श्रेणी: व्यवसायिक चपलता

केवल ग्रेड से परे शिक्षण और सीखना

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 9 मार्च 2025

ग्रेड से परे शिक्षण और सीखना, एआई और चपलता की भूमिका

सिर्फ ग्रेड से आगे शिक्षण और सीखने की यात्रा: एजाइल, एआई और गेमिफिकेशन के साथ शिक्षा की पुनर्कल्पना

हर महाकाव्य यात्रा, चाहे फ्रोडो की माउंट डूम की खोज हो अंगूठियों का मालिकल्यूक स्काईवॉकर का जेडी बनने का रास्ता स्टार वार्स, या की यात्राएँ उद्यम में स्टार ट्रेकये यात्राएँ किसी ग्रेड से शुरू नहीं होतीं। कोई भी नायक अपने साहसिक कार्य की शुरुआत ए, बी या फेल होने वाले अंक के साथ नहीं करता। इसके बजाय, वे एक सम्मोहक मिशन, एक चुनौती से शुरू करते हैं जिसे पार करना होता है। उनकी यात्रा मील के पत्थर, बाधाओं, संदेह के क्षणों और जीत से भरी होती है। इसे कभी भी प्रतिशत स्कोर तक सीमित नहीं किया जाता है।

फिर भी, शिक्षा में, हम अक्सर सीखने को इस तरह से देखते हैं मानो विद्यार्थी ज्ञान के विशाल परिदृश्य में भ्रमण करने वाले खोजकर्ता न होकर, तराजू पर मात्र बिंदु मात्र हों।

जैसा कि डैनियल पिंक (2025) ने चर्चा की है वाशिंगटन पोस्ट, अपने विचार लेख में ग्रेड से छुटकारा क्यों न पाएं?ग्रेड मुद्रास्फीति का प्रभाव इस दृष्टिकोण के अनपेक्षित परिणामों को उजागर करता है, जिससे महत्वपूर्ण चिंतन को बढ़ावा मिलता है: हम ग्रेड को गतिशील जांच बिंदुओं के बजाय बाधाओं के रूप में क्यों देखते हैं?

इसके बजाय, क्यों न शिक्षा को गेमीकृत कर दिया जाए, मूल्यांकन को मील के पत्थर में बदल दिया जाए, तथा इसे आगे बढ़ने से पहले आवश्यक कौशल में निपुणता की पुष्टि करने वाला एक मानक बना दिया जाए, ठीक वैसे ही जैसे किसी खेल या व्यवसाय सिमुलेशन में चेकप्वाइंट होते हैं?

व्यावसायिक शिक्षा में, जहाँ लक्ष्य छात्रों को वास्तविक दुनिया की अप्रत्याशितता के लिए तैयार करना है, वहाँ ज़ोर सिर्फ़ परीक्षाओं में अच्छे अंक प्राप्त करने से हटकर महारत, अनुकूलनशीलता और व्यावहारिक क्षमता की ओर होना चाहिए। यह लेख मानव-एआई पूरकता, व्यावसायिक चपलता सिद्धांतों और गेमिफिकेशन मॉडल से प्रेरित पारंपरिक ग्रेडिंग सिस्टम से आगे बढ़ने की संभावनाओं का पता लगाता है, ताकि एक आकर्षक, पुनरावृत्त और कौशल-केंद्रित सीखने का अनुभव बनाया जा सके। ये विचार बारीकी से मेल खाते हैं शिक्षण और सीखने के लिए घोषणापत्र, जो निर्धारित शिक्षण विधियों की तुलना में अनुकूलनशीलता, व्यक्तिगत उपलब्धि की तुलना में सहयोग, छात्र परीक्षण की तुलना में सीखने के परिणामों की उपलब्धि, कक्षा व्याख्यान की तुलना में छात्र-संचालित जांच, सूचना के संचयन की तुलना में प्रदर्शन और अनुप्रयोग, और वर्तमान प्रथाओं के रखरखाव की तुलना में निरंतर सुधार पर जोर देता है (क्रेहबिएल एट अल., 2017)।

1. मानव-एआई संपूरकता: सीखने का एक बेहतर तरीका

एक अनुकूली शिक्षण सहायक के रूप में AI

AI-संचालित प्लेटफ़ॉर्म प्रत्येक छात्र की अद्वितीय गति और सीखने की शैली के अनुसार शैक्षिक सामग्री तैयार कर सकते हैं, जिससे कठोर ग्रेडिंग संरचनाओं की आवश्यकता कम हो जाती है। सभी छात्रों को एक ही गति से एक ही पाठ्यक्रम के माध्यम से मजबूर करने के बजाय, AI यह कर सकता है:

सीखने के रास्तों को निजीकृत करेंअनुकूली एआई प्रणालियाँ, जैसे कि कोर्सेरा, डुओलिंगो और खान अकादमी द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रणालियाँ, कमजोर क्षेत्रों को मजबूत करने के लिए वास्तविक समय पर फीडबैक और अनुकूलित अभ्यास प्रदान करती हैं (डेसी और रयान, 1985)।
समय के साथ योग्यता वृद्धि पर नज़र रखेंएक बार के ग्रेड पर निर्भर रहने के बजाय, एआई प्रमुख कौशल क्षेत्रों में प्रगति को ट्रैक कर सकता है और छात्र के विकास में डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
मूल्यांकन में व्यक्तिपरक पूर्वाग्रह को कम करेंपारंपरिक ग्रेडिंग के विपरीत, जो प्रशिक्षक के अनुसार अलग-अलग होती है, एआई-संचालित मूल्यांकन उपकरण (जैसे, एआई-संचालित निबंध स्कोरिंग और स्वचालित कौशल मूल्यांकन) अधिक स्थिरता और निष्पक्षता प्रदान करते हैं (ड्वेक, 2006)।

एक शिक्षक और मार्गदर्शक के रूप में एआई

संवादात्मक एआई उपकरण (जैसे चैटजीपीटी, क्लाउड या डीपसीक) ऑन-डिमांड ट्यूटर के रूप में कार्य कर सकते हैं, प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं, अवधारणाओं को समझा सकते हैं, और एक प्रोफेसर द्वारा प्रबंधित की जा सकने वाली क्षमता से परे व्यक्तिगत प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं।
एआई-संचालित सिमुलेशन और वीआर उपकरण छात्रों को वास्तविक दुनिया के व्यावसायिक परिदृश्यों का अभ्यास करने, जोखिम-मुक्त वातावरण में उनकी आलोचनात्मक सोच और समस्या-समाधान क्षमताओं को परिष्कृत करने की अनुमति देते हैं।

यह बदलाव ग्रेड के पारंपरिक अधिकार को विकेन्द्रित करता है और इसके बजाय कौशल की सिद्ध महारत पर ध्यान केंद्रित करता है, जो कि पिंक (2025) के अधिक सार्थक और व्यक्तिगत मूल्यांकन प्रणाली के आह्वान के साथ अच्छी तरह से संरेखित है।

2. व्यावसायिक चपलता शिक्षा: ग्रेड में नहीं, बल्कि पुनरावृत्तियों में सीखना

शिक्षा में एजाइल सिद्धांतों को लागू करना

व्यावसायिक चपलता पुनरावृत्ति, फीडबैक लूप, अनुकूलनशीलता और निरंतर सीखने पर जोर देती है - ऐसे गुण जो स्वाभाविक रूप से ग्रेड के बिना शिक्षा का समर्थन करते हैं। पारंपरिक ग्रेडिंग के बजाय, छात्रों का मूल्यांकन योग्यता-आधारित प्रगति, वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं और पुनरावृत्त फीडबैक चक्रों (गुडहार्ट, 1975) के आधार पर किया जा सकता है। शिक्षण और सीखने के लिए घोषणापत्र इस आवश्यकता को और मजबूत करते हुए, निष्क्रिय कक्षा व्याख्यान की तुलना में छात्र-संचालित जांच और जानकारी के रटने वाले संचय की तुलना में प्रदर्शन की वकालत की गई है (क्रेहबिएल एट अल., 2017)।

सीखने के लिए स्क्रम: पाठ्यक्रमों को स्क्रम स्प्रिंट की तरह संरचित किया जा सकता है, जहाँ छात्र छोटे, पुनरावृत्त चक्रों में वास्तविक दुनिया की परियोजनाओं पर काम करते हैं। संकाय और एआई ट्यूटर फीडबैक प्रदान करते हैं, जिससे एक बार के ग्रेड के बजाय निरंतर सुधार सुनिश्चित होता है।
स्व-गति निपुणता के लिए कानबन15-सप्ताह के निश्चित पाठ्यक्रमों के बजाय, छात्र कानबन-शैली के शिक्षण बोर्ड के माध्यम से प्रगति करते हैं, तथा अपनी गति से आधारभूत ज्ञान से विशेषज्ञ-स्तर के अनुप्रयोग तक आगे बढ़ते हैं।
OKRs (उद्देश्य और मुख्य परिणाम) अक्षर ग्रेड परछात्र अपने स्वयं के शिक्षण उद्देश्य निर्धारित करते हैं और प्रमुख परिणामों के साथ प्रगति को ट्रैक करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे आधुनिक व्यवसाय सफलता को मापने के लिए करते हैं।

मूल्यांकन को मील के पत्थर के रूप में गेमीकृत करना

टेस्ट, परीक्षा और अभ्यास को खत्म करने के बजाय, उन्हें खेल-जैसे मील के पत्थर के रूप में फिर से परिभाषित किया जा सकता है। छात्र ये कर सकते हैं:

जब तक महारत हासिल न हो जाए, चुनौतियों का कई बार प्रयास करें, बिल्कुल वैसे ही जैसे बिजनेस सिमुलेशन या प्रमाणन परीक्षाओं में किया जाता है।
अक्षर ग्रेड के बजाय कौशल बैज अर्जित करें, जिससे व्यावसायिक माइक्रो-क्रेडेंशियल के समान दृश्यमान उपलब्धि चिह्न निर्मित होंगे (कोहन, 1999)।
योग्यता स्तरों के माध्यम से प्रगति, कॉर्पोरेट वातावरण में संरचित ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया की तरह।
वास्तविक दुनिया की व्यावसायिक दक्षताओं को प्रमाणित करने के लिए एआई-संचालित चुनौतियों का उपयोग करें, जिससे छात्रों को नकली व्यावसायिक समस्याओं में कौशल लागू करने की अनुमति मिले।

इस मॉडल में, असफलता अंतिम नहीं बल्कि पुनरावृत्ति का अवसर है - यह सुनिश्चित करना कि विद्यार्थी केवल उत्तीर्णता ग्रेड प्राप्त करने का लक्ष्य रखने के बजाय विषय को गहराई से आत्मसात करें।

3. व्यावसायिक शिक्षा का भविष्य: कौशल-आधारित, एआई-सहायता प्राप्त और चुस्त

भावी कार्यबल के अनुकरण के रूप में शिक्षा

शिक्षा में सहायक और चुस्त कार्यप्रणाली के रूप में एआई को एकीकृत करके, छात्र कार्यबल की वास्तविक मांगों के लिए बेहतर तरीके से तैयार होंगे। काम का भविष्य तेजी से परियोजना-आधारित, अंतःविषय और अनुकूली है - हमारी शिक्षा प्रणाली को इसका प्रतिरूप बनाना चाहिए।

नियुक्ति के लिए AI-संचालित कौशल मूल्यांकनगूगल और टेस्ला जैसे नियोक्ता जीपीए-आधारित नियुक्ति से हटकर कौशल-आधारित मूल्यांकन को प्राथमिकता दे रहे हैं। एआई-संचालित साक्षात्कार, कोडिंग चुनौतियों या केस स्टडी मूल्यांकन के माध्यम से योग्यता सत्यापन की सुविधा प्रदान कर सकता है, जो पुराने ट्रांसक्रिप्ट और जीपीए की जगह ले सकता है।
एआई और सॉफ्ट स्किल्स विकासतकनीकी शिक्षा के अलावा, वीआर सहानुभूति प्रशिक्षण और संवादात्मक एआई रोल-प्ले जैसे एआई-संचालित उपकरण छात्रों को भावनात्मक बुद्धिमत्ता, नेतृत्व और बातचीत कौशल विकसित करने में मदद करते हैं - जो व्यवसाय की सफलता के लिए महत्वपूर्ण हैं।

कठोर समयसीमाओं को निरंतर विकास से बदलना

तीन या चार साल की निश्चित डिग्री के बजाय, छात्रों को निम्नलिखित की लचीलापन होना चाहिए:

सीखने के मॉड्यूल के माध्यम से अपनी गति से आगे बढ़ें, और इस दौरान कौशल बैज अर्जित करें।
अंतःविषयक टीमों में सीखें, क्रॉस-फ़ंक्शनल परियोजनाओं में मार्केटिंग, बिक्री, वित्त और एआई-संचालित एनालिटिक्स में समस्याओं का समाधान करें।
वास्तविक दुनिया में सीखी गई बातों को तुरंत लागू करें, ठीक उसी तरह जैसे कि सक्रिय व्यवसाय वर्ष के अंत में होने वाली प्रदर्शन समीक्षा की प्रतीक्षा करने के बजाय निरंतर फीडबैक और पुनरावृत्ति को लागू करते हैं।

ग्रेड से लेकर विकास तक, AI-सहायता प्राप्त और चुस्त

डैनियल पिंक (2025) का ग्रेड को खत्म करने का तर्क शिक्षा सुधार के लिए एक सम्मोहक आह्वान है - जो स्वाभाविक रूप से एआई-संचालित वैयक्तिकरण और व्यावसायिक चपलता सिद्धांतों के साथ संरेखित होता है।

कठोर ग्रेडिंग प्रणालियों से दूर हटकर हम यह कर सकते हैं:

प्रदर्शन लक्ष्यों (A ग्रेड प्राप्त करना) से हटकर सीखने के लक्ष्यों (वास्तविक दुनिया में निपुणता प्राप्त करना) की ओर बढ़ें।
पुराने ट्रांस्क्रिप्ट को योग्यता-आधारित मूल्यांकन से बदलें, जो एआई-संचालित कौशल ट्रैकिंग और वर्णनात्मक फीडबैक से समृद्ध हो।
स्थिर, समयबद्ध डिग्री मॉडल से गतिशील, परियोजना-आधारित और एआई-सहायता प्राप्त शिक्षण पारिस्थितिकी तंत्र में परिवर्तन।

यह दृष्टिकोण न केवल शिक्षा को बेहतर बनाता है - यह छात्रों को भविष्य की व्यावसायिक दुनिया के लिए तैयार करता है, जहां अनुकूलनशीलता, आलोचनात्मक सोच और एआई प्रवाह सफलता को परिभाषित करेंगे।

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संदर्भ

डेसी, ई.एल., एवं रयान, आर.एम. (1985). मानव व्यवहार में आंतरिक प्रेरणा और आत्मनिर्णय। प्लेनम प्रेस.

ड्वेक, सी.एस. (2006). मानसिकता: सफलता का नया मनोविज्ञान. आकस्मिक घर।

गुडहार्ट, सीएई (1975)। "मौद्रिक प्रबंधन की समस्याएं: यूके का अनुभव।" मौद्रिक अर्थशास्त्र में शोधपत्र, खंड I, रिज़र्व बैंक ऑफ़ ऑस्ट्रेलिया.

कोह्न, ए. (1999). हमारे बच्चों को जिस स्कूल की जरूरत है: पारंपरिक कक्षाओं और "कठोर मानकों" से आगे बढ़ना। ह्यूटन मिफ्लिन.

क्रेहबिएल, टी.सी., एट अल. (2017). शिक्षण और सीखने के लिए एजाइल घोषणापत्र। जर्नल ऑफ इफेक्टिव टीचिंग, 17(2), 90-111.

पिंक, डी. (2025). ग्रेड से छुटकारा क्यों न पाएं? वाशिंगटन पोस्ट. https://www.washingtonpost.com/opinions/2025/03/03/grade-inflation-why-not/

द्वारा तसवीर एलिमेंट5 डिजिटल

व्यवसायिक चपलता

बिक्री विपणन एआई चपलता

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 6 मार्च 2025

एआई और व्यावसायिक चपलता के युग में बिक्री और विपणन

एआई और व्यावसायिक चपलता के युग में बिक्री और विपणन सहयोग

बिक्री बनाम विपणन तनाव की वास्तविकता

व्यापार जगत में सबसे बड़ी गलतफ़हमियों में से एक यह है कि बिक्री और विपणन संरेखण का मतलब है कि उन्हें पूरी तरह से समन्वयित होना चाहिए, बिना किसी तनाव के सहजता से काम करना चाहिए और हर चीज़ पर पूरी तरह से सहमत होना चाहिए। वास्तव में, यह अव्यावहारिक है। इन दोनों टीमों के अलग-अलग उद्देश्य, प्रोत्साहन और परिचालन दृष्टिकोण हैं। हालाँकि, इसका मतलब यह नहीं है कि वे प्रभावी रूप से सहयोग नहीं कर सकते।

सामंजस्य स्थापित करने के बजाय, कंपनियों को ऐसी संरचित प्रणालियाँ बनानी चाहिए जो दोनों टीमों को विरोधियों के बजाय पूरक शक्तियों के रूप में कार्य करने में सक्षम बनाती हैं। इसकी कुंजी टीम-निर्माण अभ्यास या कृत्रिम सहयोग नहीं है - यह एआई का लाभ उठाने, व्यावसायिक चपलता सिद्धांतों को अपनाने और मापने योग्य परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा-संचालित संस्कृति को बढ़ावा देने के बारे में है।

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बिक्री और विपणन स्वाभाविक रूप से विरोधाभासी क्यों हैं?

• बिक्री अल्पकालिक राजस्व पर केंद्रित होती है → उन्हें तत्काल परिणाम चाहिए, उच्च गुणवत्ता वाले लीड चाहिए जो तेजी से बंद हो जाएं, और अक्सर अप्रत्याशित ग्राहक व्यवहार से निपटना पड़ता है।
• विपणन दीर्घकालिक ब्रांड विकास पर केंद्रित है → वे बाजार की स्थिति, जागरूकता, मांग निर्माण और रणनीतियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जिनसे लाभ मिलने में महीनों लग सकते हैं।
• विक्रय, विपणन को वास्तविकता से अलग मानता है → विक्रय प्रतिनिधि अक्सर शिकायत करते हैं कि विपणन के प्रयास निम्न-गुणवत्ता वाले लीड उत्पन्न करते हैं या वास्तविक खरीदार की समस्या बिंदुओं के बजाय अमूर्त ब्रांड संदेश पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं।
• विपणन, बिक्री को सामरिक और अदूरदर्शी मानता है → विपणनकर्ता अक्सर निराश महसूस करते हैं कि बिक्री, लीड्स का तेजी से अनुसरण नहीं करती है या उन्हें पोषित किए बिना ही उन्हें तुरंत खारिज कर देती है।

एआई और बिजनेस एजिलिटी इस मुद्दे को कैसे संबोधित करते हैं

1. लीड स्कोरिंग और पूर्वानुमान विश्लेषण के लिए एआई → एआई-संचालित लीड स्कोरिंग यह निर्धारित करने में मदद कर सकती है कि कौन सी लीड का पीछा करना उचित है, जिससे बिक्री और विपणन के बीच घर्षण कम हो जाता है।
2. बिक्री और विपणन के लिए चुस्त रूपरेखा → व्यावसायिक चपलता सिद्धांत पुनरावृत्त सहयोग, लगातार फीडबैक लूप और साझा जवाबदेही को प्रोत्साहित करते हैं।
3. सामग्री वैयक्तिकरण और लक्ष्यीकरण के लिए एआई → एआई ग्राहक व्यवहारों के बारे में वास्तविक समय की जानकारी प्रदान कर सकता है, जिससे विपणन को अधिक प्रासंगिक संदेश और बिक्री पिच बनाने की अनुमति मिलती है।
4. एआई-संचालित बिक्री सक्षमता → स्वचालित कोचिंग टूल, चैटबॉट और वर्चुअल असिस्टेंट बिक्री प्रतिनिधियों को केवल मार्केटिंग पर निर्भर हुए बिना वास्तविक समय में लीड के साथ जुड़ने में मदद करते हैं।

बिक्री और विपणन के बीच खराब रिश्ते के नुकसान

1. खराब लीड प्रबंधन और रूपांतरण दर
• एआई समाधान: पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि केवल उच्चतम इरादे वाले लीड ही बिक्री के लिए भेजे जाएं।
• चुस्त समाधान: बिक्री और विपणन के बीच दैनिक स्टैंडअप लीड गुणवत्ता में निरंतर सुधार सुनिश्चित करता है।
2. मिश्रित संदेश और ग्राहक भ्रम
• एआई समाधान: एआई-संचालित सीआरएम उपकरण प्रत्येक ग्राहक इंटरैक्शन को ट्रैक करके सुसंगत संदेश सुनिश्चित करते हैं।
• चुस्त समाधान: संदेश और रणनीति को संरेखित करने के लिए विपणन और बिक्री के बीच नियमित स्प्रिंट समीक्षा।
3. बर्बाद हुआ बजट और संसाधन
• AI समाधान: AI वास्तविक समय में अभियान ROI का विश्लेषण कर सकता है, जिससे मार्केटिंग को तेज़ी से आगे बढ़ाया जा सकता है।
• चुस्त समाधान: पूर्वव्यापी विश्लेषण से व्यर्थ प्रयासों की पहचान होती है, तथा भविष्य के विपणन निवेश में सुधार होता है।
4. जवाबदेही का अभाव और उँगली उठाना
• एआई समाधान: एआई-संचालित प्रदर्शन डैशबोर्ड यह उजागर करते हैं कि फ़नल में लीड कहाँ गिरती है, जिससे जवाबदेही पारदर्शी हो जाती है।
• चुस्त समाधान: बिक्री और विपणन के लिए साझा OKR (उद्देश्य और मुख्य परिणाम) साइलो को रोकते हैं।

एआई और एजाइल युग में वास्तविक संरेखण कैसा दिखता है

1. सफलता के लिए साझा परिभाषाएँ और स्पष्ट मानदंड
• एआई-संचालित लीड योग्यता → एआई स्कोरिंग मॉडल यह सुनिश्चित करते हैं कि केवल उच्च रूपांतरण क्षमता वाले लीड ही बिक्री तक पहुंचें।
• चुस्त क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग → विपणन और बिक्री टीमें संयुक्त स्प्रिंट योजना सत्रों में भाग लेती हैं।
2. बिक्री और विपणन संदेश पर सहयोग
• भावना विश्लेषण के लिए एआई → एआई बिक्री पिचों और विपणन अभियानों को परिष्कृत करने के लिए ग्राहक प्रतिक्रिया का विश्लेषण कर सकता है।
• एजाइल मैसेजिंग कार्यशालाएं → संयुक्त कार्यशालाएं दोनों टीमों को पुनरावृत्त फीडबैक के आधार पर संदेश को परिष्कृत करने की अनुमति देती हैं।
3. बिक्री पिच परीक्षण ढांचा
• एआई-संवर्धित परीक्षण → एआई-संचालित एनालिटिक्स ट्रैक करता है कि कौन सी बिक्री पिच संभावनाओं के साथ सबसे अधिक प्रतिध्वनित होती है।
• एजाइल फीडबैक लूप्स → बिक्री प्रतिनिधि वास्तविक समय में नए संदेशों का परीक्षण करते हैं और तत्काल फीडबैक प्रदान करते हैं।
4. डेटा-संचालित निर्णय लेना
• एआई पूर्वानुमानित अंतर्दृष्टि → एआई उपकरण पूर्वानुमान लगाते हैं कि कौन सी मार्केटिंग रणनीतियाँ सर्वोत्तम लीड उत्पन्न करेंगी।
• गतिशील पुनरावृत्ति चक्र → निरंतर सुधार चक्र डेटा-संचालित निर्णय लेने को सुनिश्चित करते हैं।
5. कार्यकारी स्तर की जवाबदेही
• एआई-संचालित प्रदर्शन ट्रैकिंग → डैशबोर्ड वास्तविक समय में यह जानकारी प्रदान करते हैं कि बिक्री और विपणन कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहे हैं।
• एजाइल साझा KPIs → दोनों टीमें राजस्व वृद्धि और ग्राहक सफलता के लिए जिम्मेदारी साझा करती हैं।

शिथिलता से सहयोग की ओर बढ़ना

सर्वश्रेष्ठ कंपनियाँ किसी भी टीम के लिए दूसरे के बिना सफल होना असंभव बनाकर संरेखण सुनिश्चित करती हैं। एआई और व्यावसायिक चपलता एक आत्म-सुदृढ़ीकरण प्रणाली बनाती है जहाँ बिक्री और विपणन स्वाभाविक रूप से संरेखित होते हैं।

एआई-संचालित और चुस्त बिक्री-विपणन संरेखण की ओर बढ़ने के लिए कदम

चरण 1: बिक्री को प्रारंभिक स्थिति निर्धारण में शामिल करें
• एआई पिछले सौदों का विश्लेषण करके यह जानकारी प्रदान करता है कि कौन से ग्राहक खंड सबसे अधिक लाभदायक हैं।
• चुस्त सहयोग, स्थिति निर्धारण को परिष्कृत करने के लिए दोनों टीमों से वास्तविक समय पर इनपुट सुनिश्चित करता है।

चरण 2: AI इनसाइट्स का उपयोग करके बिक्री पिच का सह-निर्माण करें
• एआई-संचालित सामग्री अनुकूलन उपकरण सबसे प्रभावी संदेश को परिष्कृत करने में मदद करते हैं।
• तीव्र पुनरावृत्ति सुनिश्चित करती है कि विपणन और बिक्री लगातार बिक्री पिच का परीक्षण और परिशोधन करते रहें।

चरण 3: एक सतत फीडबैक लूप स्थापित करें
• AI CRM, सोशल मीडिया और ग्राहक प्रतिक्रिया से स्वचालित प्रदर्शन अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
• तीव्र फीडबैक चक्र सुनिश्चित करते हैं कि बिक्री और विपणन प्रभावशीलता को अधिकतम करने के लिए शीघ्रता से पुनरावृति करें।

चरण 4: AI और एजाइल मेट्रिक्स के माध्यम से दोनों टीमों को जवाबदेह बनाए रखें
• एआई एट्रिब्यूशन मॉडल प्रदान करता है जो यह दर्शाता है कि कौन से प्रयास राजस्व को बढ़ाते हैं।
• त्वरित साझा KPI पारस्परिक जवाबदेही और सफलता सुनिश्चित करते हैं।

निष्कर्ष: बिक्री और विपणन सहयोग का भविष्य

बिक्री और विपणन संरेखण उन्हें सबसे अच्छे दोस्त बनाने के बारे में नहीं है, यह एक ऐसी प्रणाली बनाने के बारे में है जहाँ दोनों टीमें एक दूसरे पर निर्भर होकर काम करती हैं। AI का लाभ उठाकर, व्यावसायिक चपलता को एकीकृत करके, और निरंतर सहयोग की संस्कृति को बढ़ावा देकर, कंपनियाँ साइलो को तोड़ सकती हैं, अक्षमताओं को खत्म कर सकती हैं, और राजस्व क्षमता को अधिकतम कर सकती हैं।

द्वारा तसवीर वरदान पापिक्यान

चुस्त विपणन

एजाइल + एआई मार्केटिंग?

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 2 फरवरी 2025

एजाइल + एआई मार्केटिंग

क्यों एजाइल + एआई मार्केटिंग ही एकमात्र ऐसी चीज़ है जो मार्केटिंग को पूरी तरह अराजकता से बचाती है

विपणन की अनियमित, असंरचित और गैरजिम्मेदार दुनिया

विपणन सबसे अधिक में से एक है महत्वपूर्ण कार्य किसी भी व्यवसाय में। फिर भी, यह बना हुआ है सबसे कम विनियमित, सबसे कम संरचित और सबसे कम जवाबदेह व्यवसायों में से एक कॉर्पोरेट जगत में.

भिन्न लेखांकन, मानव संसाधन, या व्यवसाय कानून, जहां पेशेवरों को पालन करना चाहिए सख्त नियम, उद्योग-व्यापी सर्वोत्तम प्रथाएँ और लाइसेंसिंग आवश्यकताएँ, विपणन लगभग संचालित होता है शून्य बाह्य निरीक्षण:

✅ कोई लाइसेंसिंग आवश्यकता नहीं।
✅ कोई सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत उद्योग मानक नहीं।
✅ मार्केटिंग टीम का नेतृत्व करने के लिए किसी प्रमाणीकरण की आवश्यकता नहीं है।

विपणन पेशेवर किसी भी औपचारिक नियम का पालन करने की आवश्यकता नहीं है, और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि, कोई भी व्यक्ति मार्केटिंग का “अभ्यास” करने का अपना अधिकार नहीं खोता चाहे उसका निर्णय कितना भी विनाशकारी क्यों न हो.

यदि कोई लेखाकार वित्तीय मामलों का कुप्रबंधन करता है, तो वे अपना सीपीए लाइसेंस खो सकते हैं।
यदि कोई वकील कोई बड़ी गलती कर दे, उन्हें निष्कासित किया जा सकता है।
यदि मानव संसाधन विभाग श्रम कानूनों का उल्लंघन करता है, कंपनी पर मुकदमा चलाया जा सकता है, और पेशेवरों को जवाबदेह ठहराया जा सकता है।
यदि कोई विपणक $10 मिलियन का बजट खर्च कर दे और उसे ROI शून्य मिले तो? …वे बस अपना लिंक्डइन अपडेट करते हैं और कहीं और नौकरी पा लेते हैं।

ऐसा इसलिए है, क्योंकि हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू के अनुसार, 801T3T सीईओ अपने मुख्य विपणन अधिकारी (सीएमओ) पर भरोसा नहीं करते या उनसे प्रभावित नहीं हैं।

विपणन को इस रूप में देखा जाता है एक लागत केंद्र, न कि एक रणनीतिक परिसंपत्ति, क्योंकि इसमें कमी है उद्योग-व्यापी सिद्धांत, मापनीय जवाबदेही और सफलता के लिए एक स्वीकृत ढांचा.

तो फिर हम इस गड़बड़ी को कैसे ठीक करें? और विपणक यह कैसे सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे बने रहें क्या यह एआई-संचालित भविष्य में प्रासंगिक होगा?

जवाब है एजाइल मार्केटिंग - एआई द्वारा उन्नत।

1. मार्केटिंग एकमात्र ऐसा पेशा है जिसके लिए लाइसेंस या उद्योग की निरंतर निगरानी की आवश्यकता नहीं होती

आइये स्पष्ट कर दें: आपके मार्केटिंग लाइसेंस को खोने जैसी कोई बात नहीं है, क्योंकि शुरू से ही कोई लाइसेंस नहीं होता।

अधिकांश व्यावसायिक कार्यों में, भयावह गलतियों के परिणाम होते हैं:

लेखांकन: वित्तीय कुप्रबंधन के लिए सीपीए को अपना लाइसेंस रद्द करना पड़ सकता है या कानूनी कार्रवाई का सामना करना पड़ सकता है।
एचआर: यदि मानव संसाधन पेशेवर रोजगार नियमों का उल्लंघन करते हैं तो उन्हें मुकदमों का सामना करना पड़ सकता है।
कानूनी: वकील हो सकते हैं निष्कासित नैतिक उल्लंघन के लिए।

लेकिन विपणन में? असफलता का एकमात्र परिणाम शायद किसी अन्य कंपनी में नई नौकरी मिलना है।

संरचना की इस कमी के कारण बर्बादी, अकुशलता और विश्वास की कमी उन अधिकारियों से जो मार्केटिंग को महज एक मुद्दा नहीं बल्कि उससे कहीं अधिक मानते हैं। बजट ब्लैक होल.

2. मार्केटिंग में कोई आम तौर पर स्वीकृत सिद्धांत या मानकीकृत सर्वोत्तम प्रथाएँ नहीं हैं

कल्पना कीजिए अगर लेखांकन में GAAP (सामान्यतः स्वीकृत लेखांकन सिद्धांत) नहीं था या यदि कानूनी तौर पर व्यावसायिक और नैतिक मानक नहीं थे।

यही बिल्कुल मार्केटिंग में क्या होता है:

❌ निष्पादन के लिए कोई वैश्विक मानक नहीं.
❌ कोई सार्वभौमिक रूप से स्वीकृत मापन ढांचा नहीं।
❌ सफलता की कोई स्पष्ट परिभाषा नहीं व्यक्तिपरक व्याख्याएँ.

विपणन लगातार बदलता रहता है, मतलब है कि एक रणनीति जो एक साल पहले कारगर थी, आज बेकार हो सकती है.

इससे ये होता है यादृच्छिक निर्णय लेना पर आधारित:

आंकड़ों के बजाय रुझान।
मापनीय व्यावसायिक प्रभाव के बजाय व्यक्तिगत राय।
संसाधनों के रणनीतिक आवंटन के बजाय प्रचार-प्रेरित व्यय।

नतीजा? कंपनियाँ बिना जाने मार्केटिंग में लाखों डाल देती हैं कौन से भाग वास्तव में व्यावसायिक परिणामों को संचालित करते हैं।

3. मार्केटिंग बजट बहुत बड़ा है, फिर भी जवाबदेही कम है

विपणन नियंत्रण कुछ सबसे बड़े बजट एक संगठन में, फिर भी यह एक है सबसे कम जवाबदेह जब ROI की बात आती है तो विभाग।

अध्ययन दर्शाते हैं कि 50% का समस्त विपणन व्यय व्यर्थ हो जाता है, लेकिन अधिकांश कम्पनियों को यह नहीं पता कि वे कौन सी हैं।
विपणन टीमें अक्सर वे अपने प्रयासों को सीधे राजस्व से नहीं जोड़ सकते.
सीईओ और सीएफओ अक्सर सवाल यह है कि क्या विपणन वास्तव में व्यवसाय की सफलता में योगदान देता है.

अगर लेखांकन यदि इस तरह काम किया गया तो कम्पनियां ध्वस्त हो जाएंगी।

लेकिन विपणन में, इसे मानक अभ्यास माना जाता है।

4. साइलो समस्या: मार्केटिंग टीमें एक दूसरे से बात नहीं करतीं

विपणन साइलो को प्यार करता है:

The सोशल मीडिया टीम से बात नहीं करता एसईओ टीम.
The सामग्री टीम से बात नहीं करता विक्रय टीम.
The ब्रांड टीम से बात नहीं करता डेटा टीम.

इससे ये होता है:

❌ असंगत संदेश विपणन चैनलों में.
❌ निरर्थक अभियान जो बजट बर्बाद करते हैं।
❌ समग्र व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखण का अभाव।

अधिकांश विपणन टीमें कंपनी की पूरी रणनीति भी नहीं पता- वे अपने सिलो में फंस गए हैं, केवल पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं पहेली का उनका छोटा सा टुकड़ा।

चुस्त विपणन इन साइलो को तोड़ता है और सहयोग को बल देता है।

5. मार्केटिंग का नैतिक पतन: हर कीमत पर गोपनीयता का उल्लंघन

निम्न में से एक सबसे बदसूरत सच आधुनिक विपणन के बारे में यह है कि उपभोक्ता की गोपनीयता को असुविधा के रूप में माना जाता है यह एक मौलिक अधिकार के बजाय एक मौलिक अधिकार है।

ऑनलाइन गतिविधि की निरंतर ट्रैकिंग- तब भी जब उपभोक्ता स्पष्ट रूप से इससे बाहर निकलने का निर्णय लेते हैं।
अत्यधिक पुनःलक्ष्यीकरण विज्ञापन जो लोगों को उनके द्वारा देखी जाने वाली प्रत्येक वेबसाइट पर फॉलो करते हैं।
हेरफेर करने वाली निजीकरण रणनीति जो उपभोक्ता के विश्वास पर आक्रमण करते हैं।

मार्केटिंग का जुनून किसी भी कीमत पर धर्मांतरण के लिए प्रेरित किया है व्यापक नैतिक चिंताएँ, और विपणक अपनी नैतिक दिशा खो चुके हैं।

यह किस प्रकार से अच्छा हो सकता है? विपणन पेशे की प्रतिष्ठा? कोई आश्चर्य नहीं लोग अब मार्केटिंग पर भरोसा नहीं करते।

चुस्त विपणन विपणक को ग्राहक संबंधों, पारदर्शिता और नैतिक डेटा प्रथाओं पर ध्यान केंद्रित करने के लिए मजबूर करता है।

6. “9 महीने में विशेषज्ञ” समस्या

मार्केटिंग एकमात्र ऐसा पेशा है जहाँ आप केवल 9 महीनों में पूर्णतया शुरुआती से “विशेषज्ञ” बन सकते हैं।

किसी डिग्री की आवश्यकता नहीं है.
किसी प्रमाणीकरण की आवश्यकता नहीं है।
बस कुछ ऑनलाइन पाठ्यक्रम और अचानक, आप विपणन रणनीति के उपाध्यक्ष.

इस बीच, अन्य क्षेत्रों में:

डॉक्टरों को 10+ वर्ष की शिक्षा की आवश्यकता होती है।
वकीलों को 7+ वर्ष के प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है।
लेखाकारों को व्यापक प्रमाणपत्रों और परीक्षाओं की आवश्यकता होती है।

फिर भी, कोई है जो पिछले साल यूट्यूब से ब्रांडिंग के बारे में सीखा अब चल रहा होगा किसी कंपनी की सम्पूर्ण विपणन रणनीति।

इससे ये होता है एकाकी, बिना जानकारी के निर्णय लेना जो व्यवसाय विकास के अनुरूप नहीं है।

7. विशेषज्ञता का भ्रम: मार्केटिंग प्लेटफॉर्म मार्केटिंग शिक्षा नहीं हैं

कई नए विपणक ग़लती से विश्वास करना कुछ वर्षों के अनुभव से Google Ads, Meta Ads और TikTok Ads जैसे विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म उन्हें विपणन विशेषज्ञ बनाता है.

लेकिन विज्ञापन अभियान चलाना विपणन रणनीति को समझने के समान नहीं है।

पीपीसी (प्रति-क्लिक भुगतान) और विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म आपको प्रदर्शन विपणन सिखाते हैं, ब्रांड रणनीति नहीं।
किसी अभियान को अनुकूलित करने का तरीका जानने का अर्थ यह नहीं है कि आप बाज़ार की स्थिति को समझते हैं।
एल्गोरिदम-संचालित सफलता दीर्घकालिक व्यावसायिक विकास ज्ञान के बराबर नहीं है।

नये विपणकों को यह समझने की जरूरत है कि प्लेटफ़ॉर्म ज्ञान उपयोगी है - लेकिन यह वास्तविक विपणन विशेषज्ञता का केवल एक छोटा सा अंश है।

8. एजाइल मार्केटिंग किस तरह अव्यवस्था में संरचना लाती है

चुस्त विपणन इन समस्याओं को ठीक करता है द्वारा:

✅ विपणन टीमों में संरचना और जवाबदेही लाना।
✅ यह सुनिश्चित करना कि विपणन प्रयास वास्तविक व्यावसायिक उद्देश्यों के अनुरूप हों।
✅ निरंतर परीक्षण और पुनरावृत्ति के माध्यम से बजट की बर्बादी को खत्म करना।

एजाइल मार्केटिंग इस प्रकार काम करती है:

🔥 लघु, पुनरावृत्त चक्र (स्प्रिंट)

विपणन टीमें 2-4 सप्ताह तक लगातार काम करें, लगातार परीक्षण, मापन और रणनीतियों को समायोजित करना वास्तविक डेटा पर आधारित.

🔥 क्रॉस - फ़ंक्शनल टीम

चुस्त विपणन साइलो को समाप्त करता हैयह सुनिश्चित करना कि टीमें सहयोग करें - सोशल मीडिया, एसईओ, सामग्री, सशुल्क विज्ञापन और एनालिटिक्स सभी एक साथ काम करें।

🔥 डेटा-संचालित निर्णय लेना

अब और नहीं सहज-अनुभव विपणन—हर निर्णय व्यावसायिक प्रभाव के विरुद्ध मापा गया (रूपांतरण दर, ग्राहक अधिग्रहण और राजस्व)।

🔥 ग्राहक-केंद्रित दृष्टिकोण

इस पर ध्यान केन्द्रित करने के बजाय आंतरिक राय, एजाइल मार्केटिंग टीमों को मजबूर करती है ग्राहकों की आवश्यकताओं और मापनीय व्यावसायिक सफलता के साथ संरेखित करें।

🔥 निरंतर परीक्षण और अनुकूलन

अगर कोई चीज़ काम नहीं कर रही है, इसे तुरंत बदल दिया गया है- गलती का एहसास होने से पहले लाखों रुपये बर्बाद करने के बजाय।

9. क्यों एआई एजाइल मार्केटिंग के लिए स्वाभाविक भागीदार है

विपणन विकसित हो रहा है—तेज़। और जो विपणक अनुकूलन करने में असफल रहेंगे, वे पीछे छूट जायेंगे।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एजाइल मार्केटिंग के लिए अंतिम उपकरण इसकी वजह यह:

🤖 दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करता है (ईमेल विपणन, सामग्री निर्माण, विज्ञापन लक्ष्यीकरण)।
📊 भारी मात्रा में डेटा संसाधित करता है वास्तविक समय अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए।
🔍 निर्णय लेने की क्षमता को बढ़ाता है ग्राहक व्यवहार का अधिक सटीकता से पूर्वानुमान लगाकर।
🎯 विपणन व्यय को अनुकूलित करता है यह पहचान कर कि वास्तव में क्या काम करता है।

अगर एजाइल मार्केटिंग संरचना लाती है, एआई बुद्धिमत्ता और दक्षता लाता है—मार्केटिंग टीमों को मदद करना तेज़, स्मार्ट और अधिक लाभदायक निर्णय।

10. मार्केटिंग का भविष्य: एजाइल + एआई या बेरोजगारी

विपणन, अपने वर्तमान स्वरूप में, अरक्षणीय.

व्यवसाय मांग कर रहे हैं जवाबदेही, दक्षता और डेटा-आधारित निर्णय लेने की क्षमता।

जो विपणक असफल होते हैं एजाइल सिद्धांतों को अपनाएं और एआई को अपने वर्कफ़्लो में एकीकृत करें खुद को पा लेंगे अप्रचलित।

The भविष्य उन विपणक का है जो:

शीघ्रता से परीक्षण करें और अनुकूलन करें।
कार्यकुशलता बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करें।
ROI को मापें और सिद्ध करें.

यदि आप अभी भी इस तरह से मार्केटिंग कर रहे हैं 2010, आपके करियर की समाप्ति तिथि है।

मार्केटिंग का भविष्य सिर्फ एजाइल नहीं है। यह एजाइल + एआई है। 🚀

द्वारा तसवीर जस्टिन ल्युबके

टैग चुस्त विपणन, विपणन की समस्या

एआई फैक्ट्री

चंचल कृत्रिम बुद्धिमत्ता

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 30 जनवरी 2025

चुस्त कृत्रिम बुद्धि

लचीली, उपयोगकर्ता-केंद्रित AI प्रणालियाँ बनाने के लिए एक व्यापक मार्गदर्शिका

चूंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उद्योगों में क्रांति ला रहा है, इसलिए संगठनों को AI मॉडल को अनुकूलनीय, उपयोगकर्ता-केंद्रित और उभरती व्यावसायिक आवश्यकताओं के साथ संरेखित रखने में चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है। पारंपरिक विकास पद्धतियां अक्सर AI की अंतर्निहित जटिलता से जूझती हैं, जिसके लिए अधिक गतिशील, पुनरावृत्त और प्रतिक्रिया-संचालित दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

प्रवेश करना चंचल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एजाइल एआई)—का एक संलयन चुस्त कार्यप्रणाली और एआई विकास सिद्धांत जो लचीलेपन, निरंतर सुधार और तेजी से पुनरावृत्ति को बढ़ावा देकर AI परियोजनाओं को बढ़ाता है। यह गाइड बताता है कि कैसे Agile AI व्यवसायों को ऐसे AI सिस्टम बनाने में सक्षम बनाता है जो न केवल तकनीकी रूप से मजबूत हैं बल्कि वास्तविक दुनिया की चुनौतियों के प्रति भी उत्तरदायी हैं।

एजाइल एआई क्या है?

Agile AI लागू होता है एजाइल फ्रेमवर्क-जैसे कि स्क्रम, कानबन और लीन— एआई मॉडल के विकास, परिनियोजन और रखरखाव के लिए। पारंपरिक सॉफ़्टवेयर विकास के विपरीत, जो एक संरचित, रैखिक प्रक्रिया का पालन करता है, एआई विकास स्वाभाविक रूप से है प्रयोगात्मक और अप्रत्याशित, एजाइल का निर्माण पुनरावृत्तीय चक्र और फीडबैक लूप एक प्राकृतिक फिट.

एजाइल एआई के साथ, संगठन निम्न कार्य कर सकते हैं:

एआई मॉडल विकसित करें लघु, पुनरावृत्तीय स्प्रिंट लंबे, कठोर विकास चक्रों के बजाय।
AI समाधानों को मान्य करें वास्तविक दुनिया डेटा और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया पूर्ण पैमाने पर तैनाती से पहले।
जल्दी से मॉडल समायोजित करें नए डेटा रुझानों और व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए।
सहयोग बढ़ाएँ विभिन्न क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों में एआई को व्यावसायिक उद्देश्यों के साथ संरेखित करना सुनिश्चित करना।

एजाइल एआई के मूल सिद्धांत

1. पुनरावृत्तीय विकास

एआई मॉडल का निर्माण, परीक्षण और परिशोधन किया जाता है वृद्धिशील कदमजिससे टीमों को प्रारंभिक संस्करण जारी करने, फीडबैक एकत्र करने और लगातार सुधार करने की सुविधा मिलती है।

2. ग्राहक-केंद्रित सत्यापन

केवल तकनीकी मानदंडों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, एजाइल एआई प्राथमिकता देता है अंतिम उपयोगकर्ता की ज़रूरतें और व्यावसायिक प्रभावलगातार परीक्षण और फीडबैक लूप यह सुनिश्चित करते हैं कि एआई समाधान ठोस मूल्य प्रदान करें।

3. क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग

एआई विकास के लिए डेटा वैज्ञानिकों, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों, डोमेन विशेषज्ञों और व्यवसाय के नेताओं से इनपुट की आवश्यकता होती है। स्व-संगठित, स्वायत्त टीमें जो तेजी से निर्णय लेते हैं और शीघ्रता से अनुकूलन करते हैं।

4. सतत एकीकरण और वितरण (सीआई/सीडी)

एआई मॉडल हैं लगातार एकीकृत, परीक्षण और तैनात बाधाओं को रोकने और निर्बाध अद्यतन सुनिश्चित करने के लिए।

5. परिकल्पना-संचालित विकास

एआई मॉडल को पहले से बेहतर बनाने में महीनों का निवेश करने के बजाय, एजाइल एआई तेजी से प्रोटोटाइपिंग को बढ़ावा देता है और छोटे पैमाने पर परीक्षण स्केलिंग से पहले मान्यताओं को मान्य करना।

एजाइल एआई के प्रमुख क्षेत्र

1. एआई विकास के लिए एजाइल सिद्धांत

अति-योजना से बचें

पारंपरिक सॉफ्टवेयर परियोजनाओं के विपरीत, जिनमें विस्तृत योजना की आवश्यकता होती है, एआई विकास फलता-फूलता है प्रारंभिक प्रयोग. Agile AI टीमों को ध्यान केंद्रित करने के लिए प्रोत्साहित करता है परिकल्पना सत्यापन कठोर, दीर्घकालिक योजनाओं के बजाय।

हाइब्रिड एजाइल दृष्टिकोण

क्योंकि AI विकास दोनों है अनुसंधान-गहन और इंजीनियरिंग-संचालित, ए स्क्रम और कानबन का मिश्रण अक्सर एकल ढांचे की तुलना में अधिक प्रभावी होता है।

2. डेटा-केंद्रित एजाइल एआई

चूंकि AI मॉडल डेटा पर निर्भर करते हैं, इसलिए Agile सिद्धांत आगे बढ़ते हैं डेटा संग्रह, सफाई और प्रसंस्करण विश्वसनीयता और नैतिक अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए।

शिफ्ट-लेफ्ट डेटा एथिक्स

नैतिक विचार—जिनमें शामिल हैं पूर्वाग्रह का पता लगाना, गोपनीयता जांच और निष्पक्षता मूल्यांकन—में अंतर्निहित हैं डेटा संग्रह के प्रारंभिक चरण, बजाय अंतिम क्षण में समाधान के रूप में संबोधित करने के।

डोमेन-संचालित डेटा परिशोधन

विषय-वस्तु विशेषज्ञों (जैसे, डॉक्टर, वित्तीय विश्लेषक) को शामिल किया जाना चाहिए डेटा सत्यापन में प्रत्यक्ष रूप से शामिल सुनिश्चित करने के लिए प्रासंगिक सटीकता, जिससे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में खराब मॉडल प्रदर्शन का जोखिम कम हो जाता है।

3. मॉडल इंजीनियरिंग और सत्यापन

हल्का दस्तावेज़ीकरण

लंबे दस्तावेज़ीकरण पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, एजाइल एआई टीमें इस तरह के उपकरणों का उपयोग करती हैं एम.एल.फ्लो और भार एवं पूर्वाग्रह मॉडल परिवर्तनों को स्वचालित रूप से ट्रैक करने के लिए, यह सुनिश्चित करना पारदर्शिता और पुनरुत्पादकता.

असफल-तेज़ सत्यापन

एजाइल एआई अपनाता है अराजकता इंजीनियरिंग सिद्धांतकमजोरियों की शीघ्र पहचान करने के लिए जानबूझकर चरम स्थितियों में मॉडल का परीक्षण करना (जैसे, शोर या प्रतिकूल डेटा को इंजेक्ट करना)।

4. एआई ऑपरेशन (AIOps)

एआई सिस्टम की आवश्यकता निरंतर निगरानी और रखरखाव तैनाती के बाद। Agile AI का विस्तार DevOps अभ्यास AIOps के माध्यम से AI तक।

एआई अवसंरचना के लिए साझा जिम्मेदारी

AI और DevOps टीमें सहयोग करती हैं क्लाउड लागत अनुकूलन, मॉडल मापनीयता और संस्करण नियंत्रणयह सुनिश्चित करना कि एआई मॉडल कुशल और लागत प्रभावी बने रहें।

लचीलापन इंजीनियरिंग

रोकने के लिए मॉडल गिरावट समय के साथ, एजाइल एआई टीमें लागू करती हैं स्वचालित रोलबैक, विसंगति का पता लगाना और प्रदर्शन निगरानीउत्पादन में विश्वसनीयता सुनिश्चित करना।

5. व्याख्या योग्य एआई (एक्सएआई) और नैतिक विचार

एआई सिस्टम होना चाहिए पारदर्शी और जवाबदेहविशेषकर स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे उच्च-दांव वाले उद्योगों में।

दैनिक अभ्यास के रूप में नैतिकता

Agile AI एकीकृत करता है स्प्रिंट पूर्वव्यापी में नैतिक समीक्षा, टीमों को यह आकलन करने के लिए प्रेरित करता है कि क्या मॉडल जनसांख्यिकी को अनुचित तरीके से बहिष्कृत करना या पक्षपातपूर्ण आउटपुट उत्पन्न करें.

डिफ़ॉल्ट रूप से स्पष्टीकरण

एआई मॉडल उत्पन्न करना चाहिए अनिश्चितता अनुमान, विश्वास स्कोर, और भविष्यवाणियों के लिए तर्क व्याख्या और विश्वसनीयता में सुधार करना।

6. मानव-एआई सहयोग

काम करने वाली AI का निर्माण मनुष्यों के साथ-साथउन्हें प्रतिस्थापित करने के बजाय, उनका उपयोग करना प्रयोज्यता के लिए महत्वपूर्ण है।

सह-निर्माण स्प्रिंट

Agile AI को बढ़ावा देता है उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन स्प्रिंट, जहां हितधारक (जैसे, डॉक्टर, ग्राहक सेवा प्रतिनिधि) प्रोटोटाइपिंग में भाग लेते हैं एआई-संचालित इंटरफेस (उदाहरणार्थ, डैशबोर्ड, चैटबॉट)।

एआई डिज़ाइन में मनोवैज्ञानिक सुरक्षा

गैर-तकनीकी हितधारकों को सशक्त महसूस करना चाहिए चुनौती एआई सिफारिशें, को बढ़ावा देना आलोचनात्मक मूल्यांकन की संस्कृति और भरोसा.

एजाइल एआई परियोजना प्रबंधन: परिणामों पर ध्यान केंद्रित करना

सफलता को मापने के बजाय स्टोरी पॉइंट या स्प्रिंट वेग, Agile AI प्राथमिकता देता है व्यवसाय और उपयोगकर्ता परिणाम:

उपयोगकर्ता अपनाने की दरकितने लोग सक्रिय रूप से एआई समाधान का उपयोग करते हैं?
व्यवसाय प्रभाव: में मापा गया लागत बचत, राजस्व वृद्धि, या दक्षता में सुधार.
तकनीकी ऋण अनुपात: का अनुपात एआई मॉडल के नवप्रवर्तन बनाम रखरखाव में बिताया गया समय.

समयबद्ध अन्वेषण

चंचल एआई की अनुमति देता है समर्पित अनुसंधान स्प्रिंट जहां टीमें नई एआई तकनीकों का पता लगा सकती हैं तत्काल कोई दबाव डाले बिना.

एजाइल एआई में व्यावसायिक भूमिकाएँ

जैसे-जैसे एजाइल एआई का प्रचलन बढ़ रहा है, वैसे-वैसे इस चुनौती से निपटने के लिए विशेष भूमिकाएं उभर रही हैं। प्रौद्योगिकी, व्यवसाय और नैतिकता.

एजाइल एआई कोच: संतुलन पर टीमों का मार्गदर्शन करता है गति और जटिलता एआई विकास में।
एआई उत्पाद स्वामी: एआई परियोजनाओं को संरेखित करता है व्यावसायिक लक्ष्य और तकनीकी बाधाएँ.
नैतिक एआई विशेषज्ञ: निष्पक्षता, पारदर्शिता और विनियामक अनुपालन एआई समाधान में।

परिवर्तन के अनुकूल होना और स्थायी AI प्रदान करना

एजाइल एआई संगठनों को सक्षम बनाता है:

जल्दी से घूमें नये डेटा या व्यवसाय में बदलाव के जवाब में।
जोखिम कम करें छोटे, नियंत्रित प्रयोगों में पुनरावृत्ति करके।
नैतिकता और निष्पक्षता को शामिल करें एआई डिज़ाइन में जवाबदेही सुनिश्चित करना।

प्राथमिकता देकर लचीलापन और ग्राहक प्रतिक्रिया, Agile AI व्यवसायों को AI सिस्टम बनाने में मदद करता है लगातार विकसित होना, तैनाती के बाद अप्रचलित हो जाने के बजाय।

एजाइल एआई का भविष्य

जैसे-जैसे AI परिपक्व होता जाएगा, Agile AI प्रमुख क्षेत्रों में विकसित होता रहेगा:

छोटे डेटा के लिए एआई – सीमित डेटा के बावजूद मजबूत मॉडल विकसित करना।
मितव्ययी ए.आई. – निर्माण हल्का, ऊर्जा-कुशल AI संसाधन-सीमित वातावरण के लिए समाधान।
एआई लोकतंत्रीकरण – एआई विकास को और अधिक बेहतर बनाना ओपन-सोर्स सहयोग के माध्यम से सुलभ.
मानव-एआई तालमेल – यह सुनिश्चित करना कि AI में वृद्धि हो मानवीय रचनात्मकता और निर्णय लेने की क्षमता.
अंतःविषयक एआई विकास – के बीच सहयोग बढ़ाना नैतिकतावादी, मनोवैज्ञानिक और एआई इंजीनियर.

व्यावसायिक पेशेवर और छात्र एजाइल एआई का लाभ कैसे उठा सकते हैं

व्यावसायिक पेशेवरों के लिए

क्रॉस-फ़ंक्शनल AI टीमों को लागू करें जो तकनीकी और व्यावसायिक विशेषज्ञता का मिश्रण है।
एजाइल एआई फ्रेमवर्क अपनाएं निरंतर सुधार को बढ़ावा देना।
एआई की सफलता को मापें पर आधारित व्यावसायिक प्रभाव, न कि केवल तकनीकी प्रदर्शन.

कॉलेज के छात्रों के लिए

विकास करना एआई तकनीकी कौशल और एजाइल परियोजना प्रबंधन दोनों विशेषज्ञता.
में संलग्न व्यावहारिक परियोजनाएं जिसमें पुनरावृत्त एआई मॉडल विकास शामिल है।
सीखना एआई नैतिकता और एक्सएआई सिद्धांत जिम्मेदार एआई समाधान बनाने के लिए।

निष्कर्ष: चुस्त एआई मानसिकता को अपनाना

एजाइल एआई एक कार्यप्रणाली से कहीं अधिक है, यह एक सांस्कृतिक बदलाव जो बढ़ावा देता है तीव्र नवाचार, नैतिक एआई विकास और मानव-केंद्रित डिजाइन.

एकीकृत करके चुस्त कार्यप्रवाह, नैतिक एआई सिद्धांत और निरंतर पुनरावृत्तिव्यवसाय और व्यक्ति एआई की क्षमता का दोहन कर सकते हैं जिम्मेदारी से और प्रभावी ढंग से.

जैसे-जैसे AI हमारी दुनिया को आकार देना जारी रखता है, चंचल ए.आई. यह सुनिश्चित करता है कि हम ऐसी प्रणालियाँ बनाएँ जो अनुकूली, टिकाऊ और मानवीय आवश्यकताओं के अनुरूप, एआई को वास्तव में बनाना उन लोगों के लिए काम करें जिनकी यह सेवा करता है.

टैग चंचल ए.आई., चंचल कृत्रिम बुद्धिमत्ता, एआई शिक्षा

चुस्त और एआई-सहायता प्राप्त विपणन

एजाइल मार्केटिंग + SEO के लिए AI

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 30 नवंबर 2024

चुस्त विपणन एआई एसईओ

एजाइल मार्केटिंग और AI: आपकी SEO रणनीति को बढ़ावा देने के लिए शीर्ष 12 AI-संवर्धित SEO गतिविधियाँ और 24 सशुल्क और निःशुल्क उपकरण

सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन (SEO) ऑनलाइन मार्केटिंग की सफलता का आधार बना हुआ है। सर्च इंजन रिजल्ट पेज (SERPs) पर उच्च रैंकिंग ट्रैफ़िक को बढ़ाती है, अधिकार बनाती है और रूपांतरण बढ़ाती है। हालाँकि, जैसे-जैसे प्रतिस्पर्धा बढ़ती है और उपभोक्ता व्यवहार विकसित होते हैं, पारंपरिक SEO विधियाँ अब पर्याप्त नहीं रह गई हैं। अब समय आ गया है कि अधिक अनुकूली, पुनरावृत्त दृष्टिकोण को अपनाया जाए - जिसमें आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की शक्ति को एजाइल मार्केटिंग के सिद्धांतों के साथ जोड़ा जाए।

एजाइल मार्केटिंग, एजाइल पद्धतियों से प्रेरित है, जो बदलती बाजार की मांगों को पूरा करने के लिए लचीलेपन, सहयोग और तेजी से प्रयोग पर जोर देती है। जब SEO पर लागू किया जाता है, तो यह मार्केटर्स को एल्गोरिदम अपडेट, डेटा के आधार पर पिवट रणनीतियों और प्रदर्शन के लिए लगातार अनुकूलन करने में सक्षम बनाता है। AI-संचालित टूल के साथ, एजाइल मार्केटिंग टीमों को गहरी अंतर्दृष्टि को उजागर करने, दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने और स्मार्ट, डेटा-संचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।

एआई उपकरण एजाइल मार्केटिंग सिद्धांतों के साथ पूरी तरह से संरेखित करके मार्केटर्स के एसईओ के दृष्टिकोण को नया रूप दे रहे हैं:

• शीघ्रता से मूल्य प्रदान करना: मैन्युअल तरीकों की तुलना में उच्च प्रभाव वाले कीवर्ड और सामग्री अवसरों को तेज़ी से पहचानने के लिए AI का उपयोग करें।
• पुनरावृत्त सुधार: AI-संचालित फीडबैक लूप के माध्यम से ऑन-पेज तत्वों, बैकलिंक्स और तकनीकी एसईओ को लगातार अनुकूलित करें।
• डेटा-संचालित निर्णय: उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करने और वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि के आधार पर रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए एआई का लाभ उठाएं।
• टीमों के बीच सहयोग: एजाइल मार्केटिंग क्रॉस-फंक्शनल सहयोग पर पनपती है, और साझा डैशबोर्ड जैसे AI टूल SEO विशेषज्ञों, सामग्री निर्माताओं और डेवलपर्स के बीच सहज टीमवर्क को बढ़ावा देते हैं।

अप्रयुक्त कीवर्ड की खोज से लेकर साइट की गति में सुधार और सामग्री रणनीतियों पर ए/बी परीक्षण करने तक, ये उपकरण आज के गतिशील, तेज गति वाले डिजिटल परिदृश्य में आगे रहने के लिए आवश्यक हैं।
चाहे आप किफ़ायती समाधान की तलाश कर रहे शुरुआती हों या प्रीमियम टूल में निवेश करने के लिए तैयार एक उन्नत मार्केटर, यह गाइड आपके लिए है। हमने SEO के लिए 24 AI-संचालित टूल की एक सूची तैयार की है, जो सशुल्क और मुफ़्त विकल्पों में विभाजित है। प्रत्येक टूल विशिष्ट SEO गतिविधियों के लिए तैयार किया गया है, यह सुनिश्चित करता है कि आपके पास चुस्त, AI-संवर्धित रणनीति को निष्पादित करने के लिए संसाधन हैं।
क्या आप अपने SEO प्रयासों को Agile Marketing के साथ जोड़ने और AI की शक्ति का लाभ उठाने के लिए तैयार हैं? आइये शुरू करते हैं!

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आपकी एसईओ रणनीति को कैसे बढ़ा सकती है, इस पर जोर देने के लिए एआई-संचालित उपकरणों (भुगतान और मुफ्त दोनों) पर ध्यान केंद्रित करने वाली 12 प्रमुख एसईओ गतिविधियाँ:

कीवर्ड अनुसंधान
• गतिविधि: खोज इंजन के लिए सामग्री को अनुकूलित करने के लिए प्रासंगिक, उच्च प्रदर्शन वाले कीवर्ड खोजना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o Ahrefs: कीवर्ड कठिनाई स्कोर और खोज इरादे अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए AI का उपयोग करता है।
o SEMrush: AI प्रतिस्पर्धी विश्लेषण के आधार पर कीवर्ड क्लस्टर और अवसरों का सुझाव देता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o गूगल कीवर्ड प्लानर: कीवर्ड वॉल्यूम और पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करता है।
o AnswerThePublic: AI उपयोगकर्ता के खोज पैटर्न और प्रश्नों की पहचान करता है।

ऑन-पेज अनुकूलन
• गतिविधि: बेहतर खोज इंजन दृश्यता के लिए सामग्री संरचना, मेटा टैग और HTML को अनुकूलित करना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o सर्फर एसईओ: शीर्ष रैंकिंग वाले पृष्ठों का विश्लेषण करने और ऑन-पेज परिवर्तनों की सिफारिश करने के लिए एआई का उपयोग करता है।
o योस्ट एसईओ प्रीमियम: एआई वास्तविक समय विश्लेषण के आधार पर एसईओ सुधार का सुझाव देता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o रैंक मैथ फ्री प्लान: एसईओ अनुकूलन के लिए एआई-संचालित सामग्री विश्लेषण।
o योस्ट एसईओ फ्री: एआई-संचालित पठनीयता और एसईओ जांच प्रदान करता है।

तकनीकी एसईओ
• गतिविधि: खोज इंजन अनुक्रमण को बेहतर बनाने के लिए साइट संरचना, गति और क्रॉलेबिलिटी को अनुकूलित करना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o स्क्रीमिंग फ्रॉग एसईओ स्पाइडर: एआई महत्वपूर्ण क्रॉल त्रुटियों और अनुकूलन अवसरों की पहचान करता है।
o डीपक्रॉल: साइट आर्किटेक्चर का विश्लेषण करने और सुधार सुझाने के लिए AI का उपयोग करता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o गूगल सर्च कंसोल: क्रॉलेबिलिटी और इंडेक्सिंग मुद्दों पर AI-संचालित अंतर्दृष्टि।
o पेजस्पीड इनसाइट्स: गूगल AI साइट के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के तरीके सुझाता है।

प्रतियोगी विश्लेषण
• गतिविधि: कीवर्ड, बैकलिंक्स और सामग्री के लिए प्रतिस्पर्धी रणनीतियों को उजागर करने के लिए AI का उपयोग करना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o स्पाईफू: एआई प्रतिस्पर्धियों की भुगतान और जैविक कीवर्ड रणनीतियों को उजागर करता है।
o SEMrush: AI-संचालित प्रतिस्पर्धी अंतर विश्लेषण और सुझाव।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o Ubersuggest निःशुल्क योजना: AI प्रतिस्पर्धी कीवर्ड और बैकलिंक रणनीतियों की सिफारिश करता है।
o सिमिलरवेब फ्री: एआई प्रतिस्पर्धी ट्रैफिक स्रोतों और जुड़ाव मेट्रिक्स का अनुमान लगाता है।

बैकलिंक विश्लेषण और निर्माण
• गतिविधि: डोमेन प्राधिकरण में सुधार करने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले बैकलिंक्स की पहचान करना और प्राप्त करना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o Ahrefs: AI बैकलिंक अवसरों की सिफारिश करता है और प्रतिस्पर्धियों के लिंक-निर्माण प्रयासों को ट्रैक करता है।
o शानदार एसईओ: एआई बैकलिंक प्रोफाइल को विज़ुअलाइज़ करता है और कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि का सुझाव देता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o मोज लिंक एक्सप्लोरर फ्री टियर: एआई संभावित लिंक अवसरों का सुझाव देता है।
o Ahrefs वेबमास्टर टूल्स: सत्यापित साइटों के लिए निःशुल्क AI-संचालित बैकलिंक विश्लेषण।

सामग्री अनुकूलन
• गतिविधि: खोज इंजन के लिए सामग्री की पठनीयता, संरचना और प्रासंगिकता बढ़ाना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o क्लियरस्कोप: शीर्ष प्रदर्शन वाले पृष्ठों पर आधारित AI-संचालित सामग्री अनुशंसाएँ।
o मार्केटम्यूज़: एआई सामग्री संक्षिप्त और अनुकूलन रणनीति तैयार करता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o हेमिंग्वे ऐप: एआई सामग्री की पठनीयता का विश्लेषण और सुधार करता है।
o ग्रामरली फ्री: एआई व्याकरण को सही करता है और बेहतर वाक्य संरचना का सुझाव देता है।

स्थानीय एसईओ
• गतिविधि: स्थानीय खोज क्वेरी के लिए व्यवसाय को अनुकूलित करना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o ब्राइटलोकल: एआई स्थानीय रैंकिंग की निगरानी करता है और कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करता है।
o व्हाइटस्पार्क: एआई स्थानीय उद्धरण के अवसर ढूंढता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o Google मेरा व्यवसाय: AI स्थानीय खोजों के लिए व्यवसाय प्रोफ़ाइल को अनुकूलित करने में मदद करता है।
o मोज लोकल फ्री प्लान: एआई स्थानीय लिस्टिंग का ऑडिट करता है और सुधार का सुझाव देता है।

रैंक ट्रैकिंग
• गतिविधि: खोज इंजन रैंकिंग में कीवर्ड के प्रदर्शन की निगरानी करना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o SEMrush: AI कीवर्ड रुझानों का पूर्वानुमान लगाता है और रैंकिंग को गतिशील रूप से ट्रैक करता है।
o AccuRanker: AI सटीक, वास्तविक समय रैंक अपडेट प्रदान करता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o गूगल सर्च कंसोल: AI औसत कीवर्ड स्थितियों पर नज़र रखता है।
o SERPWatcher निःशुल्क संस्करण: AI रैंक ट्रैकिंग और रुझान प्रदान करता है।

साइट गति अनुकूलन
• गतिविधि: बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव और रैंकिंग के लिए वेबसाइट के प्रदर्शन को बढ़ाना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o नाइट्रोपैक: AI कैशिंग, आलसी लोडिंग और संपीड़न के माध्यम से गति को अनुकूलित करता है।
o पिंगडोम वेबसाइट स्पीड टेस्ट प्रो: एआई-संचालित गति विश्लेषण।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o पेजस्पीड इनसाइट्स: एआई प्रदर्शन अनुकूलन का सुझाव देता है।
o GTmetrix: गति संबंधी बाधाओं की पहचान करने के लिए AI का उपयोग करता है।

छवि अनुकूलन
• गतिविधि: SEO प्रयोजनों के लिए छवियों को संपीड़ित करना और वैकल्पिक पाठ जोड़ना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o ImageKit.io: डिवाइस और कनेक्शन की गति के आधार पर छवियों के लिए AI-संचालित अनुकूलन।
o TinyPNG Pro: AI गुणवत्ता हानि के बिना तेजी से लोड करने के लिए छवियों को संपीड़ित करता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o TinyPNG निःशुल्क: AI बुनियादी उपयोग के लिए छवि के आकार को कम करता है।
o इमेजऑप्टिम: macOS उपयोगकर्ताओं के लिए AI-आधारित संपीड़न।

एसईओ रिपोर्टिंग
• गतिविधि: एसईओ प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए व्यावहारिक रिपोर्ट तैयार करना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o सुपरमेट्रिक्स के साथ गूगल डेटा स्टूडियो: AI SEO डेटा को गतिशील रिपोर्ट में एकत्रित करता है।
o एजेंसीएनालिटिक्स: एआई स्वचालित एसईओ रिपोर्टिंग प्रदान करता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o गूगल डेटा स्टूडियो: AI कस्टम, इंटरैक्टिव रिपोर्ट को सशक्त बनाता है।
o गूगल एनालिटिक्स: AI वेबसाइट ट्रैफ़िक और SEO अभियानों को ट्रैक करता है।

एसईओ ऑडिटिंग
• गतिविधि: एसईओ मुद्दों की पहचान और समाधान के लिए व्यापक ऑडिट आयोजित करना।
• AI-संचालित सशुल्क उपकरण:
o स्क्रीमिंग फ्रॉग एसईओ स्पाइडर: एआई महत्वपूर्ण तकनीकी मुद्दों और सामग्री अंतराल की पहचान करता है।
o SEMrush: AI पूर्ण SEO साइट ऑडिट को स्वचालित करता है।
• AI-संचालित निःशुल्क उपकरण:
o एसईओ साइट चेकअप: साइट के प्रदर्शन और समस्याओं पर एआई-संचालित रिपोर्ट।
o गूगल सर्च कंसोल: AI साइट स्वास्थ्य का निदान करता है और कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करता है।

इन AI-संचालित उपकरणों का लाभ उठाकर, आप कठिन कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं, गहन अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, और अपनी SEO रणनीति को सटीकता के साथ क्रियान्वित कर सकते हैं।

द्वारा तसवीर मेराकिस्ट

टैग चुस्त विपणन, एआई एसईओ, चुस्त विपणन के लिए एआई उपकरण, शीर्ष 12 AI-संवर्धित SEO

व्यवसायिक चपलता

बिक्री और विपणन में कार्रवाई के बजाय 100 परिणाम

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 20 नवंबर 2024

एजाइल सेल्स एबीसीवी बनाम एबीसी

हमेशा मूल्य सृजन करते रहें: कार्यों की अपेक्षा परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने से सतत विकास को बढ़ावा मिलता है

बिक्री और विपणन के निरंतर विकसित होते परिदृश्य में, सफलता अब केवल सौदे बंद करने पर निर्भर नहीं है, बल्कि ग्राहकों को सार्थक मूल्य प्रदान करने पर निर्भर करती है। “हमेशा बंद करो” (एबीसी) का मंत्र, जो कभी बिक्री रणनीतियों की आधारशिला था, ने “हमेशा मूल्य बनाओ” (एबीसीवी) को रास्ता दिया है - एक ऐसा दर्शन जो ग्राहकों की समस्याओं को हल करने और कार्रवाई करने के बजाय परिणाम प्राप्त करने को प्राथमिकता देता है। आज के गतिशील बाजार में, जो संगठन इस बदलाव को अपनाते हैं, वे अपने ग्राहकों के लिए वास्तव में महत्वपूर्ण चीज़ों पर ध्यान केंद्रित करके संधारणीय विकास और वफादारी को बढ़ावा देते हुए आगे बढ़ेंगे: परिणाम।

"हमेशा समापन करते रहो" से "हमेशा मूल्य सृजन करते रहो" तक

पारंपरिक एबीसी दृष्टिकोण तत्काल लेनदेन पर अनावश्यक जोर देता है, अक्सर दीर्घकालिक संबंधों और ग्राहक विश्वास की उपेक्षा करता है। हालांकि यह अल्पकालिक लाभ प्रदान कर सकता है, लेकिन इसमें महत्वपूर्ण जोखिम हैं:

अल्पावधि फोकस: एबीसी स्थायी ग्राहक संबंध विकसित करने की अपेक्षा तत्काल बिक्री को प्राथमिकता देता है, जिससे अक्सर ग्राहक का आजीवन मूल्य कम हो जाता है।
प्रतिरोध में वृद्धि: आक्रामक समापन रणनीति संभावनाओं को अलग-थलग कर सकती है, जिससे अविश्वास पैदा हो सकता है और भविष्य के व्यापार के अवसर चूक सकते हैं।
नैतिक चिंताएँ: उच्च दबाव वाली बिक्री रणनीतियों के परिणामस्वरूप अनैतिक व्यवहार हो सकते हैं, जिससे ब्रांड की प्रतिष्ठा और ग्राहक वफादारी को नुकसान पहुंच सकता है।
छूटी हुई अंतर्दृष्टि: केवल समापन पर ध्यान केंद्रित करने से, बिक्री टीमें ग्राहक प्रतिक्रिया एकत्र करने और अपनी पेशकश को परिष्कृत करने के मूल्यवान अवसर खो देती हैं।
खराब हुए: सौदों को पूरा करने का लगातार दबाव बिक्री टीमों के लिए तनावपूर्ण माहौल पैदा करता है, जिसके परिणामस्वरूप उच्च टर्नओवर और कम उत्पादकता होती है।

इसके विपरीत, “हमेशा मूल्य सृजन करते रहें” मानसिकता समस्याओं को सुलझाने, परिणाम देने और दीर्घकालिक विश्वास को बढ़ावा देने पर ध्यान केंद्रित करती है। यह दृष्टिकोण के सिद्धांतों के अनुरूप है चुस्त बिक्री और विपणन, जो अनुकूलनशीलता, सहयोग और ग्राहक-केंद्रितता पर जोर देते हैं।

कार्यों की अपेक्षा परिणामों पर ध्यान क्यों केंद्रित करें?

1. ग्राहक-केंद्रित मूल्य वितरण

परिणाम ग्राहकों को पसंद आते हैं क्योंकि वे उनके लक्ष्यों और आकांक्षाओं को संबोधित करते हैं। कार्रवाई के लिए कहने के बजाय, संगठन यह प्रदर्शित करते हैं कि उनके उत्पाद या सेवाएँ वास्तविक समस्याओं को कैसे हल करती हैं या जीवन को बेहतर बनाती हैं।

उदाहरण:

कार्रवाई (सीटीए): "मुफ़्त ट्रायल के लिए साइन अप करें।"
परिणाम (सीटीओ): “अपनी टीम के वर्कफ़्लो को सरल बनाएँ और बिना किसी परेशानी के समय-सीमाएँ पूरी करें।”

परिणामों पर ध्यान केंद्रित करने से ग्राहक की आवश्यकताओं और प्रस्तुत समाधान के बीच एक सम्मोहक संबंध बनता है, जिससे विश्वास और सहभागिता बढ़ती है।

2. दीर्घकालिक संबंध बनाना

परिणामों को प्राथमिकता देकर, व्यवसाय ग्राहक की सफलता के प्रति अपनी प्रतिबद्धता पर जोर देते हैं। इससे विश्वास और वफ़ादारी बढ़ती है, जिससे ग्राहक दीर्घकालिक समर्थक बन जाते हैं।

मुख्य लाभ: ग्राहक व्यवसाय को अपनी सफलता में एक भागीदार के रूप में देखते हैं, न कि केवल एक विक्रेता के रूप में।

3. उच्चतर सहभागिता और रूपांतरण दरें

परिणाम-संचालित संदेश ग्राहकों की भावनाओं और आकांक्षाओं को आकर्षित करते हैं, जिससे गहरे संबंध बनते हैं। इस दृष्टिकोण के परिणामस्वरूप अक्सर उच्च जुड़ाव और बेहतर रूपांतरण दर प्राप्त होती है।

उदाहरण:

कार्रवाई (सीटीए): "हमारे समाचार पत्र शामिल हों।"
परिणाम (सीटीओ): “अपना व्यवसाय बढ़ाने के लिए साप्ताहिक जानकारी प्राप्त करें।”

4. अनुकूलनशीलता और निरंतर सुधार

परिणाम-केंद्रित रणनीतियाँ सहज रूप से संरेखित होती हैं एजाइल फ्रेमवर्क, जिससे संगठनों को बदलती ग्राहक आवश्यकताओं के अनुकूल होने में मदद मिलती है। पुनरावृत्त प्रक्रियाओं और डेटा-संचालित फ़ीडबैक के माध्यम से, टीमें प्रासंगिक बने रहने के लिए अपने संदेश और रणनीतियों को परिष्कृत करती हैं।

उदाहरण:

यदि "हमारे समाधान से लागत कम करें" का प्रदर्शन कम है, तो फीडबैक इसे परिष्कृत करके "विशेषज्ञ सहायता से लाभप्रदता अधिकतम करें" के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है।

परिणाम प्रदान करने में चुस्त बिक्री और विपणन की भूमिका

चुस्त बिक्री और विपणन पद्धतियां चार प्रमुख क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करके मूल्य सृजन की ओर बदलाव को सुदृढ़ करती हैं:

1. निरंतर प्रतिक्रिया और अनुकूलन

एजाइल कार्यप्रणाली संदेश और रणनीतियों को बेहतर बनाने के लिए निरंतर फीडबैक लूप पर निर्भर करती है। टीमें यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का उपयोग करती हैं कि उनके अभियान उनके दर्शकों के साथ प्रतिध्वनित हों।

उदाहरण: एक परियोजना प्रबंधन सॉफ्टवेयर कंपनी ग्राहक प्रतिक्रिया के आधार पर “अपना निःशुल्क परीक्षण शुरू करें” से “टीम संरेखण प्राप्त करें और आसानी से समय सीमा को पूरा करें” पर स्थानांतरित हो सकती है।

2. एआई और डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से वैयक्तिकरण

एआई उपकरण टीमों को अपने संदेशों को विशिष्ट ग्राहक आवश्यकताओं के अनुरूप बनाने की अनुमति देते हैं, जिससे परिणाम-संचालित अभियानों की प्रासंगिकता और प्रभावशीलता बढ़ जाती है।

उदाहरण: एक स्वास्थ्य सेवा ऐप निम्नलिखित जैसे परिणामों को बढ़ावा देने के लिए AI का उपयोग कर सकता है:

मरीजों के लिए “24/7 स्वास्थ्य निगरानी के साथ मन की शांति प्राप्त करें”।
स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के लिए “शेड्यूल बनाना सरल बनाएं और अपने अभ्यास को अनुकूलित करें”।

3. टीमों के बीच सहयोग

चंचल वातावरण बिक्री, विपणन और ग्राहक सहायता टीमों के बीच सहयोग को बढ़ावा देता है ताकि परिणाम प्रदान करने में स्थिरता सुनिश्चित हो सके।

उदाहरण: बिक्री टीम से यह फीडबैक कि ग्राहक सादगी को महत्व देते हैं, विपणन को “सुविधाओं का अन्वेषण करें” से “अपने दैनिक कार्यों को सरल बनाएं” संदेश को पुनः परिभाषित करने के लिए प्रेरित कर सकता है।

4. पुनरावृत्ति और प्रयोग

एजाइल मार्केटिंग के सिद्धांत छोटे-छोटे स्प्रिंट में अभियानों के परीक्षण और परिशोधन पर जोर देते हैं। यह पुनरावृत्त दृष्टिकोण सुनिश्चित करता है कि परिणाम-केंद्रित संदेश प्रासंगिक और प्रभावशाली बने रहें।

वास्तविक दुनिया का उदाहरण: कार्य से परिणाम तक संक्रमण

एक परियोजना प्रबंधन सॉफ्टवेयर कंपनी पारंपरिक रूप से उपयोग करती है:

कार्रवाई (सीटीए): "अपना नि: शुल्क परीक्षण शुरू करो।"
परिणाम (सीटीओ): “30% द्वारा अड़चनों को दूर करें और टीम की उत्पादकता बढ़ाएँ।”

एजाइल प्रथाओं के माध्यम से, उन्होंने विशिष्ट ग्राहक वर्गों के साथ तालमेल बिठाने के लिए इसे और परिष्कृत किया:

स्टार्टअप्स के लिए: “सुव्यवस्थित उपकरणों के साथ अपनी परियोजनाओं को तेजी से लॉन्च करें।”
उद्यमों के लिए: “विभागों में निर्बाध सहयोग प्राप्त करें।”

परिणाम? उच्चतर सहभागिता, बेहतर रूपांतरण, और मजबूत ग्राहक निष्ठा।

परिणाम-केंद्रित दृष्टिकोण के मुख्य लाभ

उन्नत ग्राहक सहभागिता: परिणाम-संचालित संदेश ग्राहकों की आवश्यकताओं को संबोधित करके उनके साथ भावनात्मक रूप से जुड़ते हैं।
उच्च रूपांतरण दर: जब ग्राहकों को अपने लक्ष्यों से जुड़े ठोस लाभ दिखाई देते हैं तो वे अधिक कार्य करने के लिए तैयार रहते हैं।
मजबूत रिश्ते: मूल्य पर ध्यान केंद्रित करने से विश्वास, निष्ठा और वकालत को बढ़ावा मिलता है।
संवृद्धि: विश्वास पर आधारित दीर्घकालिक संबंध बार-बार व्यापार और रेफरल की ओर ले जाते हैं।

बेहतर बिक्री और विपणन के लिए कार्रवाई के बजाय 100 परिणाम

वर्गीकरण	सीटीए (समापन)	सीटीओ (मूल्य प्रदर्शन)
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निष्कर्ष: जो वास्तव में मायने रखता है उस पर ध्यान केंद्रित करें

"हमेशा समापन" से "हमेशा मूल्य सृजन" की ओर बदलाव बिक्री और विपणन में एक परिवर्तनकारी बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। जो संगठन इस मानसिकता को अपनाते हैं, वे लेन-देन संबंधी कार्यों की तुलना में ग्राहक परिणामों को प्राथमिकता देते हैं, जिससे स्थायी विकास और वफ़ादारी के लिए एक आधार तैयार होता है।

एजाइल सिद्धांतों के साथ तालमेल बिठाकर और परिणाम-संचालित रणनीतियों का लाभ उठाकर, व्यवसाय न केवल ग्राहकों की अपेक्षाओं को पूरा कर सकते हैं, बल्कि उनसे आगे भी बढ़ सकते हैं, स्थायी साझेदारी बना सकते हैं और दीर्घकालिक सफलता प्राप्त कर सकते हैं। आज के गतिशील बाजार में, जो लोग मूल्य प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं, वे निस्संदेह आगे बढ़ेंगे।

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एजाइल परियोजना प्रबंधन

एजाइल परियोजना प्रबंधन: बजट अवधारणाएँ

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 6 नवंबर 2024

एजाइल परियोजना प्रबंधन: बजट नियोजन में निपुणता

बजट नियोजन परियोजना प्रबंधन का आधार है। चाहे आप कोई छोटी पहल कर रहे हों या कोई बड़ा ऑपरेशन, एक मजबूत बजट होने से यह सुनिश्चित होता है कि आपकी परियोजना पटरी पर बनी रहे। यह पोस्ट Agile में बजट नियोजन के तीन प्रमुख पहलुओं की पड़ताल करती है: आकलन विधियाँ, नकदी प्रवाह रिजर्व, और अर्जित मूल्य विश्लेषण (ईवीए)- ऐसे उपकरण जो आपको अनिश्चितताओं से निपटने और वित्तीय नियंत्रण बनाए रखने में मदद करते हैं।

1. आकलन विधियाँ

परियोजना की सफलता के लिए सटीक लागत अनुमान बहुत ज़रूरी है। एजाइल में, परियोजना की प्रगति के साथ अनुमान विकसित होता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि बजट लचीला और यथार्थवादी बना रहे। यहाँ तीन सामान्य अनुमान विधियाँ दी गई हैं:

1.1 अनुरूप अनुमान

ऐतिहासिक डेटा के आधार पर, अनुरूप अनुमान लागत का अनुमान लगाने के लिए समान पिछली परियोजनाओं की तुलना करता है। दायरे या जटिलता में अंतर के लिए समायोजन किया जाता है।

ताकत: त्वरित एवं सीधा.
सीमा: यह पूर्व के सटीक आंकड़ों और विशेषज्ञ निर्णय पर बहुत अधिक निर्भर करता है।

1.2 पैरामीट्रिक अनुमान

कुल लागत की गणना करने के लिए प्रति इकाई लागत जैसे मापनीय मापदंडों का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, किसी कार्यालय के निर्माण की लागत का अनुमान उसके आकार (वर्ग फीट) को प्रति वर्ग फीट मानक लागत से गुणा करके लगाया जा सकता है।

ताकत: डेटा-संचालित और अपेक्षाकृत सटीक।
सीमा: सटीक गणना के लिए विश्वसनीय डेटा की आवश्यकता होती है।

1.3 नीचे से ऊपर तक का अनुमान

सबसे विस्तृत विधि, बॉटम-अप अनुमान, प्रत्येक परियोजना कार्य की लागत की गणना करता है और उन्हें एकत्रित करता है।

ताकत: बेहद सटीक।
सीमा: समय लेने वाला और संसाधन गहन.

2. नकदी प्रवाह रिजर्व

परियोजनाओं में अप्रत्याशित व्यय अपरिहार्य हैं। रिज़र्व विश्लेषण परियोजना को पटरी से उतारे बिना इन अनिश्चितताओं को प्रबंधित करने के लिए धन आवंटित करने में मदद करता है।

2.1 आकस्मिकता भंडार

परियोजना के दायरे में अप्रत्याशित जोखिमों के लिए अलग से राशि निर्धारित करें। परियोजना प्रबंधक द्वारा प्रबंधित, ये निधियाँ बेसलाइन बजट से अधिक खर्च किए बिना अप्रत्याशित लागतों को कवर करती हैं।

उदाहरण: अप्रत्याशित सॉफ्टवेयर बग के लिए अतिरिक्त परीक्षण संसाधन।

2.2 प्रबंधन भंडार

कार्यक्षेत्र में बदलाव के लिए आरक्षित ये फंड बेसलाइन बजट का हिस्सा नहीं हैं। वे अनुमोदन की आवश्यकता वाले महत्वपूर्ण बदलावों के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं।

उदाहरण: मूल्य वृद्धि के लिए परियोजना के मध्य में नई प्रौद्योगिकी को शामिल करना।

3. अर्जित मूल्य विश्लेषण (ईवीए)

ईवीए नियोजित बजट की वास्तविक लागतों से तुलना करके परियोजना के प्रदर्शन को ट्रैक करता है। मुख्य मीट्रिक में शामिल हैं:

नियोजित मूल्य (पीवी): निर्धारित कार्य की बजटीय लागत.
अर्जित मूल्य (ईवी): पूर्ण किये गये कार्य का बजटीय मूल्य.
वास्तविक लागत (एसी): पूर्ण किये गये कार्य पर वास्तविक व्यय।

प्रदर्शन मेट्रिक्स

लागत भिन्नता (सीवी): बजट दक्षता मापता है: सीवी = ईवी – एसीसकारात्मक CV का मतलब है बजट के अंदर।
अनुसूची विचरण (एसवी): शेड्यूल अनुपालन पर नज़र रखता है: एसवी = ईवी – पीवीऋणात्मक एस.वी. देरी को इंगित करता है।
लागत प्रदर्शन सूचकांक (सीपीआई): संसाधन दक्षता: सीपीआई = ईवी ÷ एसी.
अनुसूची प्रदर्शन सूचकांक (एसपीआई): अनुसूची दक्षता: एसपीआई = ईवी ÷ पीवी.

4. चुस्त बजट नियंत्रण में लचीलापन और जवाबदेही

एजाइल परियोजना प्रबंधन बजट नियंत्रण में लचीलेपन और जवाबदेही पर जोर देता है। पारंपरिक तरीकों के विपरीत जो बजट को जल्दी लॉक कर देते हैं, एजाइल विकसित हो रही परियोजना की जरूरतों को पूरा करने के लिए निरंतर समायोजन की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण टीमों को अप्रत्याशित चुनौतियों या अवसरों, जैसे कि बाजार की बदलती मांग या नई तकनीकों पर तेजी से प्रतिक्रिया करने में सक्षम बनाता है। एजाइल बजट अनुकूलन के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि परियोजना लक्ष्यों या समयसीमाओं का त्याग किए बिना संसाधनों को कुशलतापूर्वक आवंटित किया जाता है।

निष्कर्ष

एजाइल प्रोजेक्ट प्रबंधन में बजट नियोजन में महारत हासिल करना आवश्यक है। गतिशील अनुमान से लेकर आरक्षित आवंटन और प्रदर्शन ट्रैकिंग तक, ये उपकरण वित्तीय नियंत्रण और अनुकूलनशीलता को सक्षम करते हैं। नियमित रूप से अनुमानों को अपडेट करना और आरक्षित निधियों की निगरानी करना सुनिश्चित करता है कि आपकी परियोजना समय पर और बजट के भीतर मूल्य प्रदान करती है।

प्रो टिप: जोखिमों से आगे रहने और हितधारकों को डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि से अवगत रखने के लिए ईवीए मेट्रिक्स का उपयोग करें।

टैग चुस्त बजट योजना, एजाइल परियोजना प्रबंधन की व्याख्या

चुस्त और एआई-सहायता प्राप्त विपणन व्यवसायिक चपलता

एजाइल एआई सेल्स बुक अध्याय 11

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 10 अक्टूबर 2024

चुस्त बिक्री एआई शासन

बिक्री प्रबंधन में Agile AI बिक्री विचार और शासन

भाग 1: बिक्री में एआई के साथ परिचय और चपलता

सीखने के मकसद:
बिक्री में एजाइल के साथ एआई को एकीकृत करने के उद्देश्य यह समझने के लिए आधारभूत हैं कि तेजी से बदलते बाजार की मांगों के अनुसार बिक्री प्रक्रियाओं को कैसे अनुकूलित किया जाए। प्रत्येक सीखने का उद्देश्य एक मार्गदर्शक के रूप में कार्य करता है:
- दक्षता, सटीकता और ग्राहक-केंद्रितताएआई नियमित प्रक्रियाओं को स्वचालित करता है, मैन्युअल त्रुटियों को कम करता है, और बिक्री टीमों को ग्राहकों के साथ रणनीतिक बातचीत पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।
- लीड्स को प्राथमिकता देना और परिणामों की भविष्यवाणी करनालीड स्कोरिंग में एआई की भूमिका को समझने से सेल्सपर्सन को अपने प्रयासों को प्रभावी ढंग से लक्षित करने में मदद मिलती है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि वे सही समय पर सही ग्राहकों तक पहुंचें।
- निरंतर प्रतिक्रिया और अनुकूलनएजाइल सिद्धांत हर पुनरावृत्ति से सीखने पर जोर देते हैं। वास्तविक समय में फीडबैक देने की एआई की क्षमता इस पुनरावृत्तीय सीखने को बढ़ाती है, जिससे टीमें अपने दृष्टिकोण को लगातार परिष्कृत कर पाती हैं।
- नैतिक विचारजैसे-जैसे एआई उपकरण अधिक प्रचलित होते जा रहे हैं, नैतिक उपयोग—विशेष रूप से डेटा गोपनीयता और पारदर्शिता के मामले में—सर्वोपरि है। बिक्री पेशेवरों को इन चुनौतियों का जिम्मेदारी से सामना करने के लिए तैयार रहना चाहिए।
- मानव-एआई संपूरकता: एआई और मानवीय कौशल को एक साथ मिलकर काम करना चाहिए। एआई डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, लेकिन सेल्सपर्सन की बारीकियाँ और संबंध-निर्माण क्षमताएँ अपूरणीय हैं।
- एक चुस्त मानसिकता विकसित करना: एक प्रमुख विषय एक चुस्त मानसिकता को बढ़ावा देना है जो परिवर्तन, नवाचार और लचीलेपन को अपनाता है। बिक्री टीमों को नए डेटा और उभरती बाजार स्थितियों के आधार पर अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए तैयार रहना चाहिए।

बिक्री में चपलता और एआई पर विचार:
एआई और एजाइल कार्यप्रणाली का संयोजन बिक्री में प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। पारंपरिक बिक्री दृष्टिकोण अक्सर अंतर्ज्ञान और अनुभव पर निर्भर करते हैं, लेकिन एआई डेटा-संचालित परिशुद्धता की एक परत पेश करता है। इस बदलाव का मतलब है कि बिक्री टीमें अब प्रतिक्रियाशील होने का जोखिम नहीं उठा सकतीं - उन्हें सक्रिय होना चाहिए, ग्राहकों की ज़रूरतों और बाज़ार के रुझानों का अनुमान लगाने के लिए लगातार डेटा का विश्लेषण करना चाहिए।

एजाइल कार्यप्रणाली, जो मूल रूप से सॉफ्टवेयर विकास के लिए विकसित की गई है, लचीलेपन और वृद्धिशील प्रगति पर ध्यान केंद्रित करती है। यह बिक्री में विशेष रूप से प्रासंगिक है, जहां ग्राहकों की ज़रूरतें तेज़ी से बदल सकती हैं, और रातों-रात नए प्रतिस्पर्धी उभर सकते हैं। एजाइल बिक्री टीमें इन परिवर्तनों का तुरंत जवाब देने के लिए सुसज्जित हैं, वास्तविक समय में अपनी रणनीतियों को परिष्कृत करने के लिए AI का उपयोग करती हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई नया बाज़ार रुझान उभरता है, तो AI बिक्री प्रदर्शन पर रुझान के संभावित प्रभाव का विश्लेषण कर सकता है, जिससे टीम को अपने दृष्टिकोण को तेज़ी से बदलने में मदद मिलती है।

यह दृष्टिकोण बिक्री पेशेवरों के लिए महत्वपूर्ण है जो अभी-अभी AI को अपनाना शुरू कर रहे हैं। AI को पारंपरिक बिक्री विधियों के लिए एक खतरे के रूप में देखने के बजाय, उन्हें इसे एक ऐसे उपकरण के रूप में देखना चाहिए जो उनकी क्षमताओं को बढ़ा सकता है। यह दृष्टिकोण बिक्री टीमों को अधिक कुशल और ग्राहक-केंद्रित बनने की अनुमति देता है, साथ ही AI के उपयोग के बारे में जिम्मेदारी की भावना को भी बढ़ावा देता है।

केंद्र: यह खंड AI की क्षमताओं और Agile सिद्धांतों के बीच तालमेल स्थापित करता है, जो लचीलेपन, जिम्मेदारी और निरंतर सुधार को अपनाने वाली मानसिकता में बदलाव की आवश्यकता पर जोर देता है। इन दृष्टिकोणों को मिलाकर, बिक्री टीमें AI का पूरी क्षमता से लाभ उठा सकती हैं, एक मजबूत नैतिक आधार बनाए रखते हुए उभरती हुई बाजार मांगों को पूरा करने के लिए अपनी रणनीतियों को अनुकूलित कर सकती हैं।

भाग 2: एजाइल सेल्स में व्यावहारिक AI अनुप्रयोग

आरंभ करना: बिक्री में चपलता और AI में त्वरित जीत:
एआई को लागू करना एक कठिन काम लग सकता है, लेकिन प्रबंधनीय, उच्च-प्रभाव वाले बदलावों से शुरुआत करके संक्रमण को आसान बनाया जा सकता है। त्वरित जीत वे अनुप्रयोग हैं जो तत्काल लाभ प्रदान करते हैं, मौजूदा प्रक्रियाओं के पूर्ण ओवरहाल की आवश्यकता के बिना एआई के मूल्य को प्रदर्शित करते हैं। ये जीत गहन एआई एकीकरण के लिए एक आधार प्रदान करती हैं।

त्वरित जीत के उदाहरणों में शेड्यूलिंग, डेटा प्रविष्टि और लीड स्कोरिंग को स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग करना शामिल है। मैन्युअल रूप से किए जाने पर ये कार्य अक्सर समय लेने वाले होते हैं, लेकिन AI उन्हें तेज़ी से और सटीक रूप से निष्पादित कर सकता है। इन प्रक्रियाओं को स्वचालित करने से बिक्री टीमें रणनीतिक योजना और ग्राहक संबंध प्रबंधन जैसी अधिक जटिल गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।

बढ़ी हुई दक्षता और सटीकता:
बिक्री में एआई से प्राप्त दक्षता लाभ महत्वपूर्ण हैं। स्वचालित डेटा प्रविष्टि AI के सबसे सीधे-सादे अनुप्रयोगों में से एक है, फिर भी यह काफी समय बचाता है। AI उपकरण ग्राहक इंटरैक्शन से जानकारी निकाल सकते हैं - जैसे ईमेल, कॉल और चैट लॉग - और इस डेटा को स्वचालित रूप से CRM सिस्टम में इनपुट कर सकते हैं। इससे सेल्सपर्सन पर प्रशासनिक बोझ कम हो जाता है, जिससे वे क्लाइंट के साथ जुड़ने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक बिक्री टीम जो पहले ग्राहक प्रोफ़ाइल अपडेट करने में घंटों बिताती थी, अब इस डेटा को वास्तविक समय में संसाधित कर सकती है, जिससे सटीकता और स्थिरता सुनिश्चित होती है।

बुद्धिमान लीड स्कोरिंग एक और महत्वपूर्ण अनुप्रयोग है। विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों का विश्लेषण करके - पिछली खरीदारी, वेबसाइट व्यवहार, सोशल मीडिया गतिविधि - AI लीड को उनके रूपांतरण की संभावना के आधार पर प्राथमिकता दे सकता है। यह सेल्सपर्सन को अपने प्रयासों को सबसे आशाजनक अवसरों पर केंद्रित करने में सक्षम बनाता है। प्रबंधक लीड-स्कोरिंग मॉडल को बदलते बाजार की स्थितियों को प्रतिबिंबित करने के लिए और अधिक परिष्कृत कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि बिक्री टीम के पास हमेशा सबसे अद्यतित जानकारी हो। AI की भविष्य कहनेवाला शक्ति और मूल्य निर्माण पर Agile के फोकस के संयोजन का मतलब है कि टीमें उच्च-संभावित लीड का पीछा करने के लिए जल्दी से घूम सकती हैं।

ग्राहक-केंद्रित बिक्री:
आज के बिक्री माहौल में वैयक्तिकरण महत्वपूर्ण है। ग्राहक अनुकूलित बातचीत की अपेक्षा करते हैं, और वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ AI द्वारा संचालित यह संभव बनाता है। AI ग्राहक डेटा का विश्लेषण करके प्रत्येक व्यक्ति के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक उत्पाद या सेवाओं का सुझाव देता है। यह सुनिश्चित करता है कि बिक्री इंटरैक्शन हमेशा ग्राहक वरीयताओं के अनुरूप हो, जिससे रूपांतरण की संभावना बढ़ जाती है।

उदाहरण के लिए, एक AI टूल ग्राहक के खरीद इतिहास का विश्लेषण कर सकता है और बिक्री कॉल के दौरान संबंधित उत्पादों का सुझाव दे सकता है, जिससे विक्रेता को लक्षित सिफारिशें करने में मदद मिलती है। वैयक्तिकरण का यह स्तर न केवल रूपांतरण दरों में सुधार करता है बल्कि समग्र ग्राहक अनुभव को भी बढ़ाता है, जिससे दीर्घकालिक वफादारी को बढ़ावा मिलता है।

भविष्यसूचक बिक्री पूर्वानुमान बिक्री टीमों को अपने काम के लिए अधिक रणनीतिक दृष्टिकोण अपनाने की अनुमति देता है। ग्राहक व्यवहार में रुझानों का विश्लेषण करने के लिए AI का उपयोग करके, बिक्री प्रबंधक भविष्य की मांग का अनुमान लगा सकते हैं और तदनुसार अपनी रणनीतियों को समायोजित कर सकते हैं। यह उतार-चढ़ाव वाली मांग वाले उद्योगों में विशेष रूप से मूल्यवान है, जहां सटीक रूप से पूर्वानुमान लगाने में सक्षम होने से संसाधन आवंटन और बिक्री योजना में महत्वपूर्ण अंतर आ सकता है।

अवसर प्राथमिकता निर्धारण के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण:
बड़े डेटासेट को संसाधित करने की एआई की क्षमता, ऐसे अवसरों की पहचान करने में सक्षम बनाती है, जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जा पाते। प्रारंभिक चेतावनी संकेत बिक्री टीमों को यह पहचानने में मदद करें कि कब कोई सौदा जोखिम में है या कब कोई ग्राहक अपसेल के लिए तैयार हो सकता है। ये जानकारियाँ टीमों को सक्रिय उपाय करने में सक्षम बनाती हैं, जैसे कि किसी अनिश्चित ग्राहक को अतिरिक्त सहायता प्रदान करना या अधिक रुचि दिखाने वाले ग्राहक को कोई नया उत्पाद पेश करना।

भावना विश्लेषण विभिन्न चैनलों पर ग्राहक प्रतिक्रिया का आकलन करके अंतर्दृष्टि की एक और परत प्रदान करता है। यह विश्लेषण इस बात का रुझान प्रकट कर सकता है कि ग्राहक किसी ब्रांड, उत्पाद या सेवा के बारे में कैसा महसूस करते हैं। बिक्री दल इन जानकारियों का उपयोग अपने संदेश को समायोजित करने के लिए कर सकते हैं, जबकि प्रबंधक इनका उपयोग व्यापक रणनीतिक निर्णयों को निर्देशित करने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि भावना विश्लेषण से हाल ही में उत्पाद अपडेट के प्रति नकारात्मक प्रतिक्रिया का पता चलता है, तो बिक्री दल इन चिंताओं को सीधे प्रभावित ग्राहकों के साथ संबोधित कर सकता है, जिससे संभावित विरोधियों को अधिवक्ताओं में बदला जा सकता है।

केंद्र: यह खंड बिक्री में AI के व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर प्रकाश डालता है, इस बात पर जोर देता है कि यह कैसे दक्षता में सुधार कर सकता है, ग्राहक अनुभव को बढ़ा सकता है, और अधिक लक्षित प्रयासों को सक्षम कर सकता है। AI को Agile सिद्धांतों के साथ जोड़कर, बिक्री टीमें यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि वे अनुकूलनीय रहें, मूल्य प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करें, और नई जानकारी के साथ जल्दी से समायोजित करने में सक्षम हों।

भाग 3: स्वचालन, निरंतर सुधार और नैतिक विचार

बिक्री प्रक्रियाओं का स्वचालन:
एआई (AI) दोहराए जाने वाले विक्रय कार्यों को स्वचालित करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, जो विक्रयकर्मियों को उच्च-मूल्य वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए समय मुक्त करता है। स्वचालित अनुवर्ती इसका एक उदाहरण है। AI उपकरण पूर्वनिर्धारित ट्रिगर्स, जैसे कि हाल ही में डेमो या बिक्री कॉल के आधार पर फ़ॉलो-अप ईमेल शेड्यूल और भेज सकते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि लीड्स को लगातार पोषित किया जाता है, जिससे समय पर संचार की कमी के कारण संभावित ग्राहकों को खोने का जोखिम कम हो जाता है।

जबकि स्वचालन रसद को संभालता है, व्यक्तिगत स्पर्श बनाए रखना महत्वपूर्ण है। सेल्सपर्सन को ग्राहक की यात्रा के साथ संरेखित करने के लिए स्वचालित संदेशों को अनुकूलित करना चाहिए, यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रत्येक बातचीत प्रासंगिक और आकर्षक लगे। प्रबंधक इन प्रक्रियाओं की देखरेख में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि स्वचालन ग्राहक बातचीत की गुणवत्ता का त्याग किए बिना व्यापक बिक्री लक्ष्यों का समर्थन करता है।

अनुबंध प्रबंधन एक और क्षेत्र है जहाँ AI महत्वपूर्ण समय की बचत कर सकता है। अनुबंधों पर बातचीत करना और उनकी समीक्षा करना अक्सर समय लेने वाली प्रक्रिया होती है, लेकिन AI अनुबंध के खंडों का विश्लेषण कर सकता है, संपादन का सुझाव दे सकता है और संभावित जोखिमों को भी चिह्नित कर सकता है। यह बातचीत की प्रक्रिया को गति देता है, जिससे सौदे अधिक तेज़ी से आगे बढ़ सकते हैं। बिक्री प्रबंधक अनुबंध की समीक्षा के थोक को संभालने के लिए AI पर भरोसा कर सकते हैं, केवल तभी हस्तक्षेप करते हैं जब जटिल बातचीत के लिए व्यक्तिगत स्पर्श की आवश्यकता होती है।

निरंतर प्रतिक्रिया और अनुकूलन:
एजाइल निरंतर सुधार के सिद्धांत पर आधारित है, और एआई इस पुनरावृत्तीय प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए आवश्यक डेटा प्रदान करता है। वास्तविक समय विश्लेषण बिक्री टीमों को नवीनतम डेटा के आधार पर अपनी रणनीतियों को समायोजित करने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, AI ईमेल ओपन रेट, क्लिक-थ्रू रेट और ग्राहक जुड़ाव जैसे मेट्रिक्स में तत्काल जानकारी प्रदान कर सकता है। विक्रेता इस जानकारी का उपयोग अपने संदेश को परिष्कृत करने के लिए कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक बातचीत यथासंभव प्रभावी हो।

ए/बी परीक्षण बिक्री तकनीकों को परिष्कृत करने का एक और तरीका है। AI विभिन्न तरीकों के परीक्षण की प्रक्रिया को स्वचालित कर सकता है, जैसे ईमेल विषय पंक्तियों या बिक्री पिचों में बदलाव। यह विश्लेषण करके कि कौन सा तरीका सबसे अच्छा प्रदर्शन करता है, बिक्री दल सबसे प्रभावी तरीकों को अपना सकते हैं। प्रयोग की यह संस्कृति एजाइल के प्रत्येक पुनरावृत्ति से सीखने पर जोर देने के साथ संरेखित होती है, जो बिक्रीकर्मियों को ग्राहकों को आकर्षित करने के बेहतर तरीकों की निरंतर खोज करने के लिए प्रोत्साहित करती है।

महत्वपूर्ण विचार: नैतिक निहितार्थ और मानव-एआई संपूरकता:
जैसे-जैसे एआई बिक्री में अधिक एकीकृत होता जा रहा है, नैतिक विचार अधिक महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। डाटा प्राइवेसी यह एक प्रमुख चिंता का विषय है, खासकर तब जब संवेदनशील ग्राहक जानकारी का विश्लेषण करने के लिए AI का उपयोग किया जाता है। बिक्री टीमों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि AI उपकरण GDPR और CCPA जैसे विनियमों का अनुपालन करते हैं, और ग्राहकों को पता है कि उनके डेटा का उपयोग कैसे किया जा रहा है।

पूर्वाग्रह शमन एक और महत्वपूर्ण मुद्दा है। AI मॉडल कभी-कभी अपने प्रशिक्षण डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को दर्शा सकते हैं, जिससे अनुचित परिणाम सामने आते हैं। उदाहरण के लिए, ऐतिहासिक बिक्री डेटा पर प्रशिक्षित एक AI सिस्टम कुछ ग्राहक जनसांख्यिकी को दूसरों पर तरजीह दे सकता है। इसे कम करने के लिए, बिक्री प्रबंधकों को AI मॉडल का नियमित ऑडिट करना चाहिए, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे निष्पक्ष और निष्पक्ष रहें।

मानव-एआई संपूरकता इस बात पर जोर दिया गया है कि जबकि AI कई कार्यों को संभाल सकता है, मानवीय निर्णय अभी भी आवश्यक है। AI डेटा का विश्लेषण कर सकता है और पैटर्न की पहचान कर सकता है, लेकिन इसमें वह अंतर्ज्ञान और सहानुभूति नहीं है जो सेल्सपर्सन जटिल बातचीत या दीर्घकालिक संबंध निर्माण में लाते हैं। बिक्री प्रबंधकों को AI उपकरणों और सेल्सपर्सन के बीच एक सहयोगी संबंध को बढ़ावा देना चाहिए, टीमों को AI अंतर्दृष्टि का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए जबकि डेटा की व्याख्या करने और उस पर कार्रवाई करने के लिए अपनी स्वयं की विशेषज्ञता लागू करनी चाहिए।

केंद्र: यह खंड बताता है कि AI किस तरह से स्वचालन और निरंतर सुधार का समर्थन करता है, जबकि नैतिक विचारों की आवश्यकता पर जोर देता है और बिक्री में मानवीय तत्व को बनाए रखता है। नियमित कार्यों को स्वचालित करने के लिए AI का उपयोग करके, बिक्री टीमें रणनीतिक गतिविधियों पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं, निरंतर सुधार को बढ़ावा दे सकती हैं और ग्राहकों के साथ गहरे संबंधों को बढ़ावा दे सकती हैं।

भाग 4: बिक्री में प्रशासन, विश्वास और AI का भविष्य

एआई-सहायता प्राप्त विक्रय प्रशासन:
बिक्री में एआई को एकीकृत करने के लिए एक शासन ढाँचे की आवश्यकता होती है जो यह सुनिश्चित करता है कि एआई उपकरण नैतिक रूप से, सुरक्षित और पारदर्शी तरीके से लागू किए जाएँ। एआई गवर्नेंस पर संयुक्त राष्ट्र के 2024 श्वेत पत्र से आकर्षित होकर, यह खंड बिक्री संदर्भ में एआई का उपयोग करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं की रूपरेखा तैयार करता है। इनमें सेटअप करना शामिल है कानूनी ढांचे और अनुपालन यह सुनिश्चित करने के लिए उपाय किए जाएंगे कि एआई उपकरण डेटा गोपनीयता कानूनों का सम्मान करें।

चंचल विक्रय परिवेश में, अनुपालन एक सतत प्रक्रिया होनी चाहिए, जिसे AI उपकरणों के प्रत्येक पुनरावृत्ति में एकीकृत किया जाना चाहिए। एआई डेटा गवर्नेंस AI जीवनचक्र के दौरान पारदर्शिता और जवाबदेही बनाए रखने पर ध्यान केंद्रित करता है। उदाहरण के लिए, बिक्री प्रबंधकों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि डेटा संग्रह और प्रसंस्करण ग्राहकों के गोपनीयता अधिकारों का सम्मान करता है, और अनुपालन जांच प्रत्येक एजाइल स्प्रिंट का हिस्सा है।

नैतिक पारदर्शिता ग्राहक विश्वास बनाए रखने के लिए यह बहुत ज़रूरी है। बिक्री टीमों को AI का इस्तेमाल ऐसे तरीकों से करना चाहिए जो पारदर्शी हों और ग्राहकों के लिए समझने में आसान हों। उदाहरण के लिए, अगर AI किसी उत्पाद या सेवा की सिफ़ारिश करता है, तो सेल्सपर्सन को यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि AI उस सिफ़ारिश पर कैसे पहुंचा। यह पारदर्शिता सुनिश्चित करती है कि ग्राहक समझें कि AI कंपनी के साथ उनकी बातचीत को कैसे प्रभावित करता है, जिससे AI-संचालित प्रक्रियाओं में भरोसा और आत्मविश्वास बढ़ता है।

एआई-संचालित एजाइल बिक्री के माध्यम से विश्वास का निर्माण:
एआई-सहायता प्राप्त बिक्री की सफलता के लिए विश्वास आवश्यक है। विश्वास बनाने का एक तरीका है व्याख्या योग्य ए.आई.एआई उपकरणों को इस बात की स्पष्ट व्याख्या करनी चाहिए कि वे कैसे निर्णय लेते हैं, जिससे विक्रेता और ग्राहक दोनों ही एआई द्वारा उत्पन्न अनुशंसाओं के पीछे के तर्क को समझ सकें। उदाहरण के लिए, यदि कोई एआई-संचालित उपकरण किसी विशिष्ट ग्राहक को छूट का सुझाव देता है, तो उसे उन कारकों की व्याख्या करनी चाहिए जिनके कारण यह निर्णय लिया गया, जैसे कि खरीद इतिहास या जुड़ाव पैटर्न।

एआई-संचालित ग्राहक संबंधों में पारदर्शिता एक और महत्वपूर्ण पहलू है। बिक्री प्रबंधकों को संचार चैनल बनाने चाहिए जहाँ ग्राहक यह जान सकें कि उनके इंटरैक्शन में AI का उपयोग कैसे किया जा रहा है। इसमें एकत्रित किए गए डेटा के प्रकारों और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए इसका उपयोग कैसे किया जाता है, इस बारे में जानकारी प्रदान करना शामिल हो सकता है। यह खुलापन ग्राहकों को AI के साथ अधिक सहज महसूस करने में मदद करता है, जिससे उन्हें AI-संचालित इंटरैक्शन के साथ सकारात्मक रूप से जुड़ने की अधिक संभावना होती है।

इतिहास से सीखें: पूर्वाग्रह, शक्ति असंतुलन और नैतिक AI उपयोग:
एआई विकास का इतिहास बिक्री पेशेवरों के लिए मूल्यवान सबक प्रदान करता है। एआई डेटा में ऐतिहासिक पूर्वाग्रह ग्राहक संबंधों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ सकता है। उदाहरण के लिए, यदि AI मॉडल पक्षपातपूर्ण डेटा पर प्रशिक्षित किए जाते हैं, तो वे कुछ जनसांख्यिकीय समूहों को असंगत रूप से लक्षित कर सकते हैं, जिससे असमान व्यवहार हो सकता है। चुस्त बिक्री टीमें AI मॉडल की नियमित समीक्षा और अद्यतन करके इस समस्या का समाधान कर सकती हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि वे समावेशी और निष्पक्ष हैं।

शक्ति गतिशीलता के प्रतिबिम्ब के रूप में पूर्वाग्रह यह पता लगाता है कि कैसे AI कभी-कभी मौजूदा शक्ति असंतुलन को बनाए रख सकता है। उदाहरण के लिए, AI छोटे खातों की तुलना में उच्च-मूल्य वाले ग्राहकों को प्राथमिकता दे सकता है, संभावित रूप से मूल्यवान अवसरों को अनदेखा कर सकता है। चंचल कार्यप्रणाली टीमों को अपने AI उपकरणों का लगातार मूल्यांकन और समायोजन करने के लिए प्रोत्साहित करती है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि सभी ग्राहकों के साथ उचित व्यवहार किया जाए। इसमें डेटा वैज्ञानिकों और अनुपालन अधिकारियों के साथ मिलकर काम करना शामिल है ताकि AI सिस्टम का ऑडिट किया जा सके और वास्तविक दुनिया के परिणामों के आधार पर उन्हें परिष्कृत किया जा सके।

एआई-सहायता प्राप्त विक्रय में सुरक्षा और पूर्वाग्रह:
जैसे-जैसे एआई बिक्री में अधिक एकीकृत होता जाता है, सुरक्षा उल्लंघनों और पक्षपातपूर्ण एल्गोरिदम का जोखिम बढ़ता जाता है। सक्रिय खतरा मॉडलिंग बिक्री टीमों को AI सिस्टम में संभावित कमज़ोरियों को पहचानने में मदद करता है, इससे पहले कि वे बड़ी समस्या बन जाएँ। चुस्त बिक्री टीमें अपने स्प्रिंट चक्रों में ख़तरा मॉडलिंग को शामिल कर सकती हैं, AI परिनियोजन के प्रत्येक चरण में सुरक्षा चिंताओं को संबोधित कर सकती हैं।

पूर्वाग्रह-मुक्त एआई एल्गोरिदम निरंतर सुधार के लिए प्रतिबद्धता की आवश्यकता होती है। बिक्री प्रबंधकों को डेटा वैज्ञानिकों और अनुपालन अधिकारियों सहित क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों के साथ मिलकर काम करना चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि AI सिस्टम का निष्पक्षता के लिए कठोर परीक्षण किया जाता है। इससे यह सुनिश्चित करने में मदद मिलती है कि AI उपकरण नैतिक मानकों के अनुरूप बने रहें, जिससे ग्राहक इंटरैक्शन में समानता को बढ़ावा मिले।

केंद्र: यह खंड AI-सहायता प्राप्त बिक्री में शासन और नैतिक पारदर्शिता के महत्व पर जोर देता है। कानूनी अनुपालन, पूर्वाग्रह शमन और ग्राहक पारदर्शिता के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करके, बिक्री टीमें यह सुनिश्चित कर सकती हैं कि उनके AI उपकरणों का उपयोग जिम्मेदारी से किया जाता है। विश्वास और निष्पक्षता पर जोर बिक्री में AI के भविष्य के लिए टीमों को तैयार करता है, यह सुनिश्चित करता है कि वे मजबूत ग्राहक संबंध बनाए रखते हुए नई चुनौतियों के अनुकूल हो सकें।

निष्कर्ष

एजाइल एआई बिक्री विचारों और शासन की यह व्यापक खोज बिक्री में एआई को इस तरह से एकीकृत करने के लिए एक रोडमैप प्रदान करती है जो एजाइल मूल्यों के साथ संरेखित होती है। त्वरित जीत से शुरू करके, नियमित प्रक्रियाओं को स्वचालित करके और निरंतर सुधार पर जोर देकर, बिक्री टीमें ग्राहक-केंद्रित दृष्टिकोण बनाए रखते हुए एआई के लाभों को अधिकतम कर सकती हैं। नैतिक विचार और शासन ढांचे यह सुनिश्चित करते हैं कि एआई उपकरणों का जिम्मेदारी से उपयोग किया जाए, जिससे ग्राहकों के साथ विश्वास और पारदर्शिता बढ़े।

जैसे-जैसे बिक्री परिदृश्य विकसित होता जा रहा है, एआई की डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि को एजाइल पद्धतियों की लचीलेपन और अनुकूलनशीलता के साथ संयोजित करने की क्षमता सफलता के लिए महत्वपूर्ण होगी। इस दृष्टिकोण को अपनाकर, बिक्री पेशेवर न केवल तकनीकी प्रगति के साथ तालमेल बनाए रख सकते हैं, बल्कि एक जटिल बाजार के माहौल में भी कामयाब हो सकते हैं, निष्पक्षता और पारदर्शिता के सिद्धांतों के प्रति सच्चे रहते हुए ग्राहकों को असाधारण मूल्य प्रदान कर सकते हैं। नवाचार, चपलता और नैतिक जिम्मेदारी का यह मिश्रण बिक्री के भविष्य को आकार देने की कुंजी है।

टैग चुस्त बिक्री, एजाइल सेल्स बुक, एजाइल सेल्स घोषणापत्र, एआई-सहायता प्राप्त बिक्री

चुस्त और एआई-सहायता प्राप्त विपणन

एजाइल मार्केटिंग और एआई-असिस्टेड एसईओ पीपीसी

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 2 अक्टूबर 2024

चुस्त विपणन एआई सहायता प्राप्त एसईओ पीपीसी

परिचय: AI के साथ SEO और PPC का बदलता परिदृश्य

गूगल, बिंग और याहू उपभोक्ताओं को उत्पाद और सेवाएँ खोजने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जिससे सर्च इंजन ऑप्टिमाइज़ेशन (SEO) और पे-पर-क्लिक (PPC) विज्ञापन विपणक के लिए आवश्यक उपकरण बन जाते हैं। लेकिन ये रणनीतियाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के साथ तेज़ी से विकसित हो रही हैं। AI को शामिल करके, व्यवसाय SEO और PPC के प्रति अपने दृष्टिकोण में क्रांतिकारी बदलाव ला रहे हैं। AI उन्हें उपभोक्ता व्यवहार की भविष्यवाणी करने, कार्यों को स्वचालित करने, विज्ञापन खर्च को अनुकूलित करने और उपयोगकर्ता के अनुभवों को वैयक्तिकृत करने की अनुमति देता है।

1. सर्च इंजन कैसे काम करते हैं, यह समझना: AI की भूमिका

Google जैसे सर्च इंजन समय के साथ और भी जटिल होते गए हैं। उपयोगकर्ताओं को सबसे ज़्यादा प्रासंगिक और उच्च-गुणवत्ता वाले परिणाम प्रदान करने के लिए उनके एल्गोरिदम लगातार विकसित हो रहे हैं। Google का सर्च इंजन सर्च इंजन रिजल्ट पेज (SERP) पर किसी वेबसाइट की स्थिति निर्धारित करने के लिए 200 से ज़्यादा रैंकिंग कारकों का उपयोग करता है। RankBrain जैसे AI मॉडल की शुरूआत ने खेल को बदल दिया है, जिससे सर्च इंजन ज़्यादा बुद्धिमान बन गए हैं और उपयोगकर्ता के इरादे को समझने में सक्षम हो गए हैं।

इन एल्गोरिदम को समझने में AI महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, जो प्रभावी SEO के लिए महत्वपूर्ण है। SEMrush, Ahrefs और Moz जैसे AI-संचालित उपकरण मार्केटर्स को खोज पैटर्न, कीवर्ड ट्रेंड और वेबसाइट प्रदर्शन का विश्लेषण करने में मदद करते हैं। बड़े डेटासेट का विश्लेषण करके, AI यह पहचान सकता है कि SERPs पर अच्छी रैंकिंग के लिए कौन से कारक सबसे महत्वपूर्ण हैं, जैसे कि सामग्री प्रासंगिकता, बैकलिंक गुणवत्ता, उपयोगकर्ता जुड़ाव मीट्रिक और वेबसाइट संरचना।

AI SEO रणनीति को कैसे बेहतर बनाता है

AI सिर्फ़ सर्च इंजन को ही स्मार्ट नहीं बनाता; यह मार्केटर्स को यूजर के व्यवहार, जुड़ाव के मीट्रिक और कंटेंट गैप का विश्लेषण करके अपनी वेबसाइट को ऑप्टिमाइज़ करने में भी मदद करता है। यहाँ कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे AI टूल SEO रणनीतियों को बेहतर बनाते हैं:

सामग्री अनुकूलनक्लियरस्कोप और मार्केटम्यूज़ जैसे एआई उपकरण उच्च रैंकिंग वाली सामग्री का विश्लेषण करने और सुधार सुझाने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का उपयोग करते हैं। वे कीवर्ड घनत्व, सामग्री की गहराई और अर्थपूर्ण खोज पैटर्न का मूल्यांकन करते हैं।
एसईओ ऑडिटडीपक्रॉल और स्क्रीमिंग फ्रॉग जैसे उपकरण एसईओ ऑडिट को स्वचालित करते हैं, टूटे हुए लिंक, क्रॉल त्रुटियों और धीमी पृष्ठ गति जैसी समस्याओं की पहचान करते हैं जो रैंकिंग को नकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकते हैं।
निजीकरण: AI व्यक्तिगत प्राथमिकताओं, पिछली खोजों और भौगोलिक स्थान के आधार पर वैयक्तिकृत सामग्री देने के लिए उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण करता है। इस वैयक्तिकरण से उच्च जुड़ाव, बेहतर प्रतिधारण और बेहतर रैंकिंग प्राप्त होती है।

2. एआई-सहायता प्राप्त कीवर्ड रणनीति: अनुसंधान में क्रांतिकारी बदलाव

कीवर्ड रिसर्च किसी भी सफल SEO या PPC अभियान की नींव है। पहले, मार्केटर्स मैन्युअल रूप से कीवर्ड रिसर्च करते थे, अक्सर अंतर्ज्ञान और Google कीवर्ड प्लानर जैसे बुनियादी उपकरणों पर निर्भर करते थे। हालाँकि, AI ने इस प्रक्रिया को बदल दिया है, जिससे यह तेज़, अधिक सटीक और अधिक प्रभावी हो गई है।

कीवर्ड रिसर्च के लिए AI

Ahrefs, Moz और SEMrush जैसे AI-संचालित टूल ने कीवर्ड रिसर्च में एक नया स्तर पेश किया है। वे उच्च-रूपांतरण वाले कीवर्ड, लंबी-पूंछ वाले कीवर्ड और संबंधित खोज शब्दों को खोजने के लिए भारी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करते हैं, जिन्हें मार्केटर्स पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके मिस कर सकते हैं।

पूर्वानुमानित कीवर्ड विश्लेषण: AI उपकरण ऐतिहासिक डेटा, खोज मात्रा प्रवृत्तियों और उपयोगकर्ता व्यवहार के आधार पर विशिष्ट कीवर्ड की भविष्य की लोकप्रियता का अनुमान लगा सकते हैं। इससे मार्केटर्स को ऐसे कीवर्ड लक्षित करने में मदद मिलती है जो जल्द ही लोकप्रिय होने की संभावना रखते हैं।
लेटेंट सिमेंटिक इंडेक्सिंग (एलएसआई): AI किसी खोज क्वेरी के पीछे के संदर्भ को समझने के लिए LSI का उपयोग करता है। उदाहरण के लिए, यदि कोई उपयोगकर्ता "Apple" खोजता है, तो AI संदर्भगत संकेतों के आधार पर तकनीकी कंपनी और फल के बीच अंतर कर सकता है।

लॉन्ग-टेल कीवर्ड: एक केंद्रित दृष्टिकोण

लॉन्ग-टेल कीवर्ड ऐसे वाक्यांश होते हैं जो सामान्य खोज शब्दों की तुलना में लंबे और अधिक विशिष्ट होते हैं। इनमें खोज की मात्रा कम होती है लेकिन रूपांतरण दर अधिक होती है। AI विशिष्ट विषयों और उपयोगकर्ता के इरादे का विश्लेषण करके इन कीवर्ड की पहचान करने में माहिर है। उदाहरण के लिए, "रनिंग शूज़" जैसे व्यापक शब्द को लक्षित करने के बजाय, AI "शुरुआती लोगों के लिए सर्वश्रेष्ठ ट्रेल रनिंग शूज़" को लक्षित करने का सुझाव दे सकता है। Google के RankBrain जैसे AI-संचालित उपकरण यह अनुमान लगाने में मदद करते हैं कि उपयोगकर्ता अपने प्रश्नों को किस तरह से वाक्यांशबद्ध करेंगे और उन्हें प्रासंगिक सामग्री से मिलाएँगे।

3. SEO के लिए लिंक बिल्डिंग में AI का महत्व

लिंक बिल्डिंग SEO में सबसे महत्वपूर्ण रैंकिंग कारकों में से एक है, लेकिन यह सबसे चुनौतीपूर्ण भी है। आधिकारिक वेबसाइटों से उच्च-गुणवत्ता वाले बैकलिंक्स प्राप्त करने से आपकी खोज रैंकिंग में काफी सुधार हो सकता है। हालाँकि, मैन्युअल रूप से लिंक-बिल्डिंग के अवसरों की पहचान करना समय लेने वाला है।

एआई-संचालित लिंक बिल्डिंग

AI उच्च-गुणवत्ता वाले बैकलिंक्स की पहचान को स्वचालित करके इस प्रक्रिया को सरल बनाता है। मैजेस्टिक, एहरेफ़्स और मोज़ के लिंक एक्सप्लोरर जैसे उपकरण संभावित बैकलिंक स्रोतों के डोमेन प्राधिकरण, प्रासंगिकता और विश्वसनीयता का मूल्यांकन करने के लिए AI का उपयोग करते हैं।

प्रतियोगी विश्लेषणएआई उपकरण आपके प्रतिस्पर्धियों के बैकलिंक प्रोफाइल को ट्रैक कर सकते हैं, आपको दिखा सकते हैं कि उनके लिंक कहां से आते हैं और आपके स्वयं के लिंक-निर्माण प्रयासों के लिए अवसरों की पहचान कर सकते हैं।
स्वचालित आउटरीचपिचबॉक्स और बज़स्ट्रीम जैसे उपकरण आउटरीच अभियानों को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, संभावित बैकलिंक स्रोतों को व्यक्तिगत ईमेल भेजते हैं। ये उपकरण प्रतिक्रियाओं को ट्रैक कर सकते हैं और फ़ॉलो-अप का प्रबंधन कर सकते हैं, जिससे लिंक-बिल्डिंग प्रक्रिया अधिक कुशल हो जाती है।
लिंक प्रासंगिकता और प्राधिकरण: AI बैकलिंक की प्रासंगिकता का आकलन करने में मदद करता है। उदाहरण के लिए, किसी टेक ब्लॉग से लिंक किसी टेक कंपनी के लिए किसी असंबंधित साइट से लिंक की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होगा। AI उपकरण बैकलिंक डेटा का विश्लेषण करके यह निर्धारित करते हैं कि कौन सी साइट सबसे अधिक आधिकारिक और प्रासंगिक हैं।

4. AI के साथ मोबाइल, स्थानीय और सामाजिक खोज के लिए अनुकूलन

मोबाइल डिवाइस के बढ़ते उपयोग के साथ, मोबाइल SEO व्यवसायों के लिए आवश्यक हो गया है। मोबाइल-फर्स्ट इंडेक्सिंग का मतलब है कि Google रैंकिंग और इंडेक्सिंग के लिए मुख्य रूप से वेबसाइट के मोबाइल संस्करण पर ध्यान केंद्रित करता है और उसे पुरस्कृत करता है। AI टूल व्यवसायों को बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव और उच्च रैंकिंग के लिए अपनी मोबाइल साइटों को अनुकूलित करने में मदद करते हैं।

AI के साथ मोबाइल अनुकूलन

Google के मोबाइल-फ्रेंडली टेस्ट और पेजस्पीड इनसाइट्स जैसे AI टूल इस बारे में जानकारी देते हैं कि कोई वेबसाइट मोबाइल डिवाइस पर कितना अच्छा प्रदर्शन करती है। वे पेज लोड होने में लगने वाले समय, उपयोगिता और मोबाइल रिस्पॉन्सिवनेस का विश्लेषण करते हैं। AI सुधार के सुझाव भी दे सकता है, जैसे कि इमेज फ़ाइल का आकार कम करना, एक्सेलेरेटेड मोबाइल पेज (AMP) लागू करना या नेविगेशन को सरल बनाना।

AI के साथ स्थानीय SEO

स्थानीय खोज अनुकूलन अधिक महत्वपूर्ण हो गया है, खासकर उन व्यवसायों के लिए जो पैदल यातायात पर निर्भर हैं या विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्रों में सेवा प्रदान करते हैं। AI व्यवसायों को स्थान-आधारित कीवर्ड, स्थानीय उद्धरण और उपयोगकर्ता समीक्षाओं का विश्लेषण करके स्थानीय खोज के लिए अनुकूलन करने में मदद करता है।

गूगल मेरा व्यवसाय अनुकूलनAI उपयोगकर्ता के व्यवहार और खोज प्रवृत्तियों का विश्लेषण कर स्थानीय खोज के लिए Google My Business लिस्टिंग को अनुकूलित कर सकता है, जिससे स्थानीय पैक परिणामों में किसी व्यवसाय के प्रदर्शित होने की संभावना बढ़ जाती है।
ध्वनि खोज अनुकूलन: चूंकि स्थानीय खोजों के लिए ज़्यादा से ज़्यादा लोग सिरी और एलेक्सा जैसे वॉयस असिस्टेंट का इस्तेमाल करते हैं, इसलिए वॉयस सर्च के लिए ऑप्टिमाइज़ेशन बहुत ज़रूरी है। AI व्यवसायों को वॉयस क्वेरीज़ का अनुमान लगाने और उन्हें ऑप्टिमाइज़ करने में मदद करता है, जो ज़्यादा लंबी और ज़्यादा संवादात्मक होती हैं।

5. एआई-संवर्धित पीपीसी अभियान: सटीक लक्ष्यीकरण और पूर्वानुमानित बोली

पे-पर-क्लिक (पीपीसी) विज्ञापन लंबे समय से लक्षित ट्रैफ़िक को बढ़ाने का एक प्रभावी तरीका रहा है। AI के साथ, PPC अभियान अधिक स्मार्ट, अधिक सटीक और अधिक कुशल बन गए हैं। AI मार्केटर्स को यह अनुमान लगाने में मदद करता है कि कौन से विज्ञापन कन्वर्ट होंगे, किन कीवर्ड को लक्षित करना है और कितनी बोली लगानी है।

पूर्वानुमानित बोली

Google Ads और Microsoft Advertising जैसे AI-संचालित PPC प्लैटफ़ॉर्म अलग-अलग कीवर्ड और बोली राशियों के लिए रूपांतरण की संभावना का अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करते हैं। AI वास्तविक समय के डेटा के आधार पर बोलियों को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि विपणक को उनके विज्ञापन खर्च का अधिकतम मूल्य मिले।

स्मार्ट बिडिंग: Google की स्मार्ट बिडिंग हर नीलामी में रूपांतरण या रूपांतरण मूल्य के लिए बोलियों को अनुकूलित करने के लिए AI का उपयोग करती है। यह प्रत्येक व्यक्तिगत नीलामी के लिए बोलियों को अनुकूलित करने के लिए डिवाइस, स्थान, दिन का समय और रीमार्केटिंग सूचियों जैसे संकेतों को ध्यान में रखता है।

दर्शक विभाजन

AdEspresso और WordStream जैसे AI-संचालित PPC उपकरण विपणक को अपने दर्शकों को अधिक प्रभावी ढंग से विभाजित करने में मदद करते हैं। उपयोगकर्ता व्यवहार और जनसांख्यिकी का विश्लेषण करके, AI उच्च-रूपांतरण वाले खंडों की पहचान कर सकता है और तदनुसार विज्ञापन लक्ष्यीकरण को समायोजित कर सकता है।

विज्ञापन कॉपी अनुकूलन

Persado और Copy.ai जैसे AI उपकरण डेटा और उपभोक्ता मनोविज्ञान के आधार पर अनुकूलित विज्ञापन कॉपी तैयार कर सकते हैं। विशिष्ट दर्शकों के साथ कौन सी भाषा सबसे अच्छी तरह से जुड़ती है, इसका विश्लेषण करके, AI यह सुनिश्चित करता है कि आपकी विज्ञापन कॉपी अधिक आकर्षक और प्रेरक हो।

गतिशील विज्ञापन निर्माण

AI गतिशील विज्ञापन बनाने में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है जो उपयोगकर्ता के व्यवहार, खोज इतिहास और वरीयताओं के आधार पर सामग्री को समायोजित करता है। इस वैयक्तिकरण से क्लिक-थ्रू दरें और रूपांतरण अधिक होते हैं।

6. एआई के साथ प्रदर्शन पर नज़र रखना और उसका विश्लेषण करना

SEO और PPC में AI के सबसे महत्वपूर्ण लाभों में से एक इसकी वास्तविक समय में प्रदर्शन को ट्रैक करने और उसका विश्लेषण करने की क्षमता है। AI-संचालित एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म अभियान प्रदर्शन, उपयोगकर्ता व्यवहार और ROI में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं, जिससे मार्केटर्स को डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद मिलती है।

एआई-संचालित विश्लेषण

Google Analytics, Adobe Analytics और PaveAI जैसे उपकरण बड़े पैमाने पर डेटासेट का विश्लेषण करने और कार्रवाई योग्य जानकारी प्रदान करने के लिए AI का उपयोग करते हैं। AI उन रुझानों, विसंगतियों और पैटर्न की पहचान कर सकता है जो मानव विश्लेषकों के लिए तुरंत स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।

भविष्य बतानेवाला विश्लेषक: AI उपकरण ऐतिहासिक डेटा के आधार पर भविष्य के प्रदर्शन का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण का उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, वे भविष्यवाणी कर सकते हैं कि भविष्य में कौन से कीवर्ड अच्छा प्रदर्शन करेंगे या कौन से ऑडियंस सेगमेंट उच्च दर पर रूपांतरित होंगे।
प्रतियोगी विश्लेषणSEMrush और SpyFu जैसे AI टूल मार्केटर्स को प्रतिस्पर्धियों की रणनीतियों को ट्रैक करने की अनुमति देते हैं, जिसमें उनके कीवर्ड, विज्ञापन खर्च और बैकलिंक्स शामिल हैं। यह जानकारी व्यवसायों को प्रतिस्पर्धी बने रहने और अपने अभियानों को तदनुसार समायोजित करने में मदद करती है।

7. एआई-सहायता प्राप्त विपणन में चुनौतियाँ और नैतिक विचार

जबकि AI कई लाभ प्रदान करता है, लेकिन इसके साथ ही नैतिक चिंताएँ भी हैं जिन पर विपणक को विचार करना चाहिए। डेटा गोपनीयता, एल्गोरिदम संबंधी पूर्वाग्रह और AI निर्णय लेने में पारदर्शिता की कमी जैसे मुद्दे सबसे आगे आ गए हैं।

डाटा प्राइवेसी

AI प्रभावी ढंग से काम करने के लिए बड़ी मात्रा में उपयोगकर्ता डेटा पर निर्भर करता है। हालाँकि, इस डेटा को इकट्ठा करना और उसका विश्लेषण करना गोपनीयता के बारे में चिंताएँ पैदा करता है। विपणक को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि वे AI टूल का उपयोग करते समय GDPR और CCPA जैसे डेटा सुरक्षा विनियमों का अनुपालन करें।

एल्गोरिद्मिक पूर्वाग्रह

एआई एल्गोरिदम अनजाने में उस डेटा में मौजूद पूर्वाग्रहों को बनाए रख सकते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। उदाहरण के लिए, एआई-संचालित पीपीसी अभियान कुछ जनसांख्यिकीय समूहों को दूसरों पर तरजीह दे सकता है, जिससे भेदभावपूर्ण परिणाम सामने आ सकते हैं। विपणक को इस जोखिम के बारे में पता होना चाहिए और अपने एआई मॉडल में पूर्वाग्रहों को कम करने के लिए काम करना चाहिए।

पारदर्शिता

एआई एल्गोरिदम को अक्सर "ब्लैक बॉक्स" के रूप में देखा जाता है क्योंकि उनकी निर्णय लेने की प्रक्रिया हमेशा पारदर्शी नहीं होती है। पारदर्शिता की कमी से अभियानों पर नियंत्रण खो सकता है और हितधारकों को परिणाम समझाना मुश्किल हो सकता है।

8. SEO और PPC के लिए AI में भविष्य के रुझान

जैसे-जैसे AI विकसित होता रहेगा, SEO और PPC में इसकी भूमिका बढ़ती ही जाएगी। यहाँ कुछ ऐसे भविष्य के रुझान दिए गए हैं जिनकी हम AI-सहायता प्राप्त मार्केटिंग में उम्मीद कर सकते हैं:

AI-संचालित वॉयस सर्चआने वाले वर्षों में ध्वनि खोज के और भी अधिक प्रचलित होने की उम्मीद है, और ध्वनि प्रश्नों के अनुकूलन में एआई एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा।
एआई-जनरेटेड सामग्रीएआई पहले से ही सामग्री तैयार करने में सक्षम है, लेकिन हम उम्मीद कर सकते हैं कि यह क्षमता और अधिक उन्नत हो जाएगी, जिससे बड़े पैमाने पर उच्च गुणवत्ता वाली, मानव जैसी सामग्री का निर्माण संभव हो सकेगा।
हाइपर-वैयक्तिकरणएआई और भी अधिक स्तर का निजीकरण संभव करेगा, तथा न केवल विज्ञापनों और विषय-वस्तु को बल्कि सम्पूर्ण वेबसाइट और उपयोगकर्ता अनुभव को व्यक्तिगत प्राथमिकताओं के आधार पर तैयार करेगा।
पूर्वानुमानित एसईओजैसे-जैसे एआई डेटा का विश्लेषण करने में अधिक कुशल होता जाएगा, यह खोज व्यवहार में भविष्य के रुझानों की भविष्यवाणी करने में सक्षम हो जाएगा, जिससे विपणक प्रतिस्पर्धा में आगे रह सकेंगे।
AI-संचालित वीडियो अनुकूलनडिजिटल मार्केटिंग में वीडियो कंटेंट का महत्व लगातार बढ़ता जा रहा है। AI SEO के लिए वीडियो कंटेंट को ऑप्टिमाइज़ करने में मदद करेगा, जिससे यह सुनिश्चित होगा कि वीडियो सर्च रिजल्ट में उच्च रैंक प्राप्त करें और अधिक ट्रैफ़िक लाएँ।

निष्कर्ष: SEO और PPC सफलता के लिए AI को अपनाना

SEO और PPC में AI का एकीकरण मार्केटर्स के सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन और पेड एडवरटाइजिंग के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रहा है। AI टूल कीवर्ड रिसर्च को और अधिक कुशल बना रहे हैं, विज्ञापन लक्ष्यीकरण की सटीकता में सुधार कर रहे हैं और अभियान प्रदर्शन में गहन अंतर्दृष्टि प्रदान कर रहे हैं। AI को अपनाकर, व्यवसाय प्रतिस्पर्धा में आगे रह सकते हैं, अपनी वेबसाइटों पर अधिक ट्रैफ़िक ला सकते हैं और उच्च रूपांतरण दर प्राप्त कर सकते हैं।

जैसे-जैसे AI विकसित होता जा रहा है, इन तकनीकों को अपनाने में तेज़ी दिखाने वाले विपणक लाभ उठाएँगे, जबकि जो लोग इसका विरोध करते हैं, वे खुद को पीछे पाते हैं। सफलता की कुंजी यह समझने में निहित है कि AI का प्रभावी ढंग से लाभ कैसे उठाया जाए और यह सुनिश्चित किया जाए कि मानवीय रचनात्मकता और निर्णय विपणन प्रक्रिया के केंद्र में रहें।

टैग चुस्त विपणन, एआई-सहायता प्राप्त विपणन, पीपीसी, एसईओ

एआई फैक्ट्री

प्री और पोस्ट 4P मार्केटिंग: एजाइल और AI-असिस्टेड मार्केटिंग रणनीतियों की ओर

पोस्ट लेखक BusinessAgility द्वारा
पोस्ट करने की तारीख 27 अगस्त 2024

चुस्त एआई-सहायता प्राप्त विपणन

सार: एआई-निर्देशित ब्लॉग पोस्ट जिसमें बताया गया है कि कैसे मार्केटिंग ने संरचित 4Ps ढांचे से एजाइल और एआई-सहायता प्राप्त रणनीतियों में बदलाव किया है, जिसमें लचीलेपन, सहयोग और डेटा-संचालित वैयक्तिकरण पर जोर दिया गया है। यह विकास व्यवसायों को बाजार में होने वाले बदलावों के साथ जल्दी से अनुकूलन करने और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने में सक्षम बनाता है, जिससे आज के गतिशील व्यावसायिक परिदृश्य में इन बदलावों को समझना आवश्यक हो जाता है।

प्री से पोस्ट 4P तक और एजाइल और AI-असिस्टेड मार्केटिंग की ओर

एक अनुशासन के रूप में, विपणन ने पिछले कुछ दशकों में महत्वपूर्ण परिवर्तन किए हैं। ये परिवर्तन विकसित होते व्यावसायिक परिदृश्य, तकनीकी प्रगति और उपभोक्ता व्यवहार में बदलाव को दर्शाते हैं। विपणन के इतिहास में सबसे महत्वपूर्ण क्षणों में से एक 1960 के दशक में ई. जेरोम मैकार्थी द्वारा 4Ps- उत्पाद, मूल्य, स्थान और प्रचार- की शुरूआत थी। इस ढांचे ने न केवल व्यवसायों के विपणन के तरीके में क्रांति ला दी, बल्कि एजाइल मार्केटिंग सहित आधुनिक विपणन रणनीतियों की नींव भी रखी। व्यवसाय के छात्रों के लिए, इस विकास को समझना महत्वपूर्ण है ताकि यह समझा जा सके कि समय के साथ विपणन प्रथाओं ने कैसे अनुकूलन किया और विकास किया है।

4P से पहले मार्केटिंग: एक खंडित दृष्टिकोण

4Ps की औपचारिक शुरूआत से पहले, मार्केटिंग एक अधिक विखंडित और कम संरचित अनुशासन था। विपणक विभिन्न तत्वों पर ध्यान केंद्रित करते थे, लेकिन उनके प्रयासों को निर्देशित करने के लिए कोई एकीकृत ढांचा नहीं था। 4Ps से पहले मार्केटिंग कैसी दिखती थी, इस पर एक नज़दीकी नज़र डालें:

उत्पाद-केंद्रित फोकस

उत्पाद की गुणवत्ता और विशेषताएं: विपणक मुख्य रूप से यह सुनिश्चित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं कि उत्पाद ग्राहकों की ज़रूरतों को पूरा करता है और उच्च गुणवत्ता वाला है। ध्यान उत्पाद पर ही था, अक्सर व्यापक विपणन रणनीति को अनदेखा कर दिया जाता था।
ब्रांड पहचानएक मजबूत और सुसंगत ब्रांड पहचान बनाना महत्वपूर्ण था। हालांकि, 4P जैसे संरचित ढांचे के बिना, मुख्य रूप से उत्पाद विश्वसनीयता और ब्रांड पहचान बनाए रखने पर जोर दिया गया था।

वितरण और बिक्री

बिक्री चैनलप्रभावी बिक्री चैनलों की पहचान करना और उनका प्रबंधन करना महत्वपूर्ण कार्य था। विपणक थोक विक्रेताओं, खुदरा विक्रेताओं और प्रत्यक्ष बिक्री तकनीकों पर बहुत अधिक निर्भर थे।
बिक्री तकनीकव्यक्तिगत बिक्री एक प्रमुख रणनीति थी। संभावित ग्राहकों को मनाने और सौदे को पूरा करने में बिक्री प्रतिनिधि महत्वपूर्ण भूमिका निभाते थे, अक्सर वे अपने अंतर्ज्ञान और अनुभव पर भरोसा करते थे।

विज्ञापन और प्रोत्साहन

विज्ञापन देना: जागरूकता पैदा करने और मांग को बढ़ाने के लिए विज्ञापन एक प्राथमिक साधन था। प्रिंट, रेडियो और शुरुआती टेलीविज़न जैसे पारंपरिक मीडिया मुख्य चैनल थे, और ध्यान एक सुसंगत रणनीति के बजाय संदेश वितरण पर था।
प्रचारात्मक गतिविधियाँ: मार्केटर्स ने रुचि पैदा करने के लिए विभिन्न प्रचार गतिविधियों, जैसे व्यापार शो और जनसंपर्क प्रयासों का इस्तेमाल किया। हालाँकि, ये गतिविधियाँ अक्सर तदर्थ होती थीं और उनमें रणनीतिक एकीकरण का अभाव होता था।

कीमत तय करने की रणनीति

लागत-आधारित मूल्य निर्धारणमूल्य निर्धारण की रणनीतियां आमतौर पर सीधी-सादी होती थीं, जो उत्पादन लागत के साथ-साथ लाभ के लिए मार्कअप पर आधारित होती थीं।
प्रतिस्पर्धी मूल्य निर्धारणविपणक प्रतिस्पर्धियों के जवाब में कीमतों को समायोजित करते थे, लेकिन व्यापक रणनीतिक ढांचे के बिना, मूल्य निर्धारण निर्णय अक्सर सक्रिय होने के बजाय प्रतिक्रियात्मक होते थे।

ग्राहक संबंध

ग्राहकों के प्रति वफादारीअच्छी सेवा और उत्पाद विश्वसनीयता के माध्यम से ग्राहक वफादारी का निर्माण और उसे बनाए रखना आवश्यक था।
सामुदायिक सहभागितास्थानीय समुदायों के साथ जुड़ना एक सामान्य अभ्यास था, लेकिन यह अक्सर अनौपचारिक था और व्यापक विपणन लक्ष्यों के साथ रणनीतिक संरेखण का अभाव था।

4Ps का परिचय: एक आदर्श बदलाव

4Ps की शुरूआत ने मार्केटिंग में एक महत्वपूर्ण मोड़ ला दिया। इस ढांचे ने एक संरचित दृष्टिकोण प्रदान किया जिसने विपणक को विभिन्न तत्वों को एक सुसंगत रणनीति में एकीकृत करने की अनुमति दी। 4Ps - उत्पाद, मूल्य, स्थान और प्रचार - आधुनिक मार्केटिंग के स्तंभ बन गए, जिसने इस अनुशासन को कई प्रमुख तरीकों से बदल दिया:

उत्पाद

अब ध्यान सिर्फ गुणवत्ता और सुविधाओं से हटकर इस पर केंद्रित हो गया है कि उत्पाद विशिष्टीकरण और नवाचारविपणक विकास से लेकर अप्रचलन तक संपूर्ण उत्पाद जीवनचक्र पर विचार करने लगे, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि उत्पाद उपभोक्ताओं की बदलती जरूरतों को पूरा कर सकें।

कीमत

मूल्य निर्धारण रणनीतियाँ अधिक परिष्कृत हो गईं, जिनमें न केवल लागत और प्रतिस्पर्धा शामिल थी, बल्कि कथित भाव और उपभोक्ता मनोविज्ञानगतिशील मूल्य निर्धारण मॉडल सामने आए, जिससे व्यवसायों को मांग, प्रतिस्पर्धा और बाजार की स्थितियों के आधार पर कीमतों को समायोजित करने की अनुमति मिली।

जगह

वितरण रणनीतियों का विकास इस पर ध्यान केन्द्रित करके किया गया दक्षता और पहुंच4P के लागू होने से आपूर्ति श्रृंखलाओं का अनुकूलन और नए वितरण चैनलों की खोज को बढ़ावा मिला, जिसमें बाद के वर्षों में ई-कॉमर्स का उदय भी शामिल है।

पदोन्नति

प्रचार-प्रसार अधिक रणनीतिक हो गया, जिसमें निम्नलिखित पर ध्यान केन्द्रित किया गया: एकीकृत विपणन संचारविपणक सभी चैनलों पर एक सुसंगत ब्रांड संदेश बनाने के लिए विज्ञापन, जनसंपर्क, बिक्री संवर्धन और प्रत्यक्ष विपणन के मिश्रण का उपयोग करने लगे।

4Ps के बाद मार्केटिंग का विकास: चुस्त मार्केटिंग की ओर

जैसे-जैसे व्यवसाय और प्रौद्योगिकी विकसित होती गई, वैसे-वैसे मार्केटिंग रणनीतियाँ भी विकसित होती गईं। 4P ने आधार तैयार किया, लेकिन व्यापार जगत में नए विकास के लिए और अधिक अनुकूलन की आवश्यकता थी। एजाइल मार्केटिंग में प्रवेश करें - एक आधुनिक दृष्टिकोण जो आज के बाजार के माहौल की गतिशील और तेज़ गति वाली प्रकृति को संबोधित करते हुए 4P पर आधारित है।

एजाइल मार्केटिंग: अगला कदम

एजाइल मार्केटिंग सॉफ्टवेयर विकास में इस्तेमाल की जाने वाली एजाइल पद्धतियों से सिद्धांत उधार लेती है। यह जोर देती है लचीलापन, सहयोग और ग्राहक-केंद्रितता, जिससे विपणन टीमों को बाजार और ग्राहक वरीयताओं में बदलावों पर त्वरित प्रतिक्रिया देने में मदद मिलती है।
4P के पारंपरिक, रैखिक दृष्टिकोण के विपरीत, एजाइल मार्केटिंग पुनरावृत्तीय है। मार्केटिंग अभियानों का वास्तविक समय के डेटा और फीडबैक के आधार पर लगातार परीक्षण, मापन और परिशोधन किया जाता है।

ग्राहक-केंद्रित फोकस

4P के बाद की दुनिया में, ग्राहक सभी मार्केटिंग गतिविधियों के केंद्र में है। एजाइल मार्केटिंग इस फोकस को और बढ़ाता है ग्राहक डेटा और अंतर्दृष्टि निर्णय लेने में तेजी लाना, यह सुनिश्चित करना कि विपणन प्रयास अत्यधिक लक्षित और प्रासंगिक हों।

प्रौद्योगिकी के साथ एकीकरण

डिजिटल मार्केटिंग और प्रौद्योगिकी के उदय ने 4P को लागू करने के तरीके को बदल दिया है। बड़ा डेटा, एआई और स्वचालन उत्पाद विकास, मूल्य निर्धारण रणनीतियों, वितरण चैनलों और प्रचार गतिविधियों को अनुकूलित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं।
विपणन स्वचालन उपकरण ग्राहकों के साथ व्यक्तिगत और वास्तविक समय पर संपर्क स्थापित करने में सहायता करते हैं, जबकि डेटा विश्लेषण ऐसी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो रणनीतिक निर्णयों में मार्गदर्शन प्रदान करती है।

सहयोग और पारदर्शिता

एजाइल मार्केटिंग क्रॉस-फ़ंक्शनल सहयोग और पारदर्शिता को प्रोत्साहित करती है। टीमें लगातार संचार और फीडबैक लूप के साथ छोटे स्प्रिंट में एक साथ काम करती हैं, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि हर कोई संरेखित है और समान लक्ष्यों की दिशा में काम कर रहा है।

एआई-सहायता प्राप्त विपणन का उदय

जबकि एजाइल मार्केटिंग ने व्यवसायों की रणनीति और कार्यान्वयन के तरीके को नया रूप दिया है, एआई-सहायता प्राप्त विपणन इन प्रगति को अगले स्तर पर ले जाया गया है। AI तकनीकें मार्केटर्स के डेटा को संभालने, ग्राहकों के साथ बातचीत करने और अभियान चलाने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव ला रही हैं, जिससे अनुकूलन और वैयक्तिकरण के लिए अभूतपूर्व अवसर मिल रहे हैं।

डेटा-संचालित निर्णय लेना
मार्केटिंग में AI का सबसे महत्वपूर्ण योगदान इसकी विशाल मात्रा में डेटा को मानव क्षमताओं से कहीं अधिक गति और सटीकता के साथ संसाधित और विश्लेषण करने की क्षमता है। AI-संचालित एनालिटिक्स टूल ग्राहक डेटा, सोशल मीडिया गतिविधि, खरीदारी व्यवहार और बहुत कुछ के माध्यम से रुझानों और पैटर्न को उजागर कर सकते हैं जो अन्यथा किसी का ध्यान नहीं जा सकते हैं। यह डेटा-संचालित दृष्टिकोण विपणक को अधिक सूचित निर्णय लेने में सक्षम बनाता है, यह सुनिश्चित करता है कि उनकी रणनीतियाँ न केवल अंतर्ज्ञान पर आधारित हों बल्कि ठोस सबूतों पर भी आधारित हों।

बड़े पैमाने पर निजीकरण
AI ऐसे पैमाने पर वैयक्तिकरण को भी सक्षम बनाता है जो पहले अकल्पनीय था। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के माध्यम से, AI व्यक्तिगत ग्राहकों की अनूठी प्राथमिकताओं और व्यवहारों के आधार पर मार्केटिंग संदेश, उत्पाद अनुशंसाएँ और प्रचार तैयार कर सकता है। वैयक्तिकरण का यह स्तर ग्राहक अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है, जिससे उच्च जुड़ाव, रूपांतरण दर और ब्रांड निष्ठा बढ़ती है। उदाहरण के लिए, AI हज़ारों प्राप्तकर्ताओं के लिए ईमेल सामग्री को स्वचालित रूप से समायोजित कर सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि प्रत्येक संदेश व्यक्तिगत स्तर पर गूंजता है।

स्वचालन और दक्षता
स्वचालन एक और क्षेत्र है जहाँ AI ने काफी प्रभाव डाला है। नियमित मार्केटिंग कार्य - जैसे ईमेल भेजना, सोशल मीडिया पोस्ट शेड्यूल करना और विज्ञापन अभियान प्रबंधित करना - अब AI-संचालित टूल द्वारा नियंत्रित किए जा सकते हैं, जिससे विपणक रणनीति, रचनात्मकता और नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, AI-संचालित चैटबॉट 24/7 ग्राहक पूछताछ का प्रबंधन कर सकते हैं, तत्काल प्रतिक्रिया प्रदान कर सकते हैं और मूल्यवान डेटा एकत्र कर सकते हैं जिसका उपयोग भविष्य के मार्केटिंग प्रयासों को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।

एआई-सहायता प्राप्त रणनीतियों के साथ एजाइल मार्केटिंग को एकीकृत करना

एजाइल मार्केटिंग और एआई-सहायता प्राप्त रणनीतियों का एकीकरण एक शक्तिशाली संयोजन का प्रतिनिधित्व करता है जो डिजिटल युग में व्यवसायों के मार्केटिंग के तरीके को बदल सकता है। एजाइल मार्केटिंग के लचीलेपन और ग्राहक-केंद्रित फ़ोकस को एआई की सटीकता और मापनीयता के साथ मिलाकर, विपणक प्रतिक्रिया और दक्षता का एक ऐसा स्तर प्राप्त कर सकते हैं जो अद्वितीय है।

अनुकूली और डेटा-संचालित रणनीतियाँ
एजाइल मार्केटिंग और एआई साथ मिलकर मार्केटिंग टीमों को अनुकूल और डेटा-संचालित दोनों बनने में सक्षम बनाते हैं। एआई बाजार के रुझानों और ग्राहकों की जरूरतों का अनुमान लगाने के लिए आवश्यक अंतर्दृष्टि और पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण प्रदान करता है, जबकि एजाइल अभ्यास यह सुनिश्चित करते हैं कि इन अंतर्दृष्टि को जल्दी से कार्रवाई योग्य रणनीतियों में बदला जा सकता है। यह गतिशील संयोजन व्यवसायों को वक्र से आगे रहने, नई जानकारी के जवाब में तेजी से घूमने और अपने प्रयासों को लगातार अनुकूलित करने की अनुमति देता है।

उन्नत ग्राहक अनुभव
एजाइल और एआई के एकीकरण से ग्राहक अनुभव में भी वृद्धि होती है। एजाइल अभ्यास यह सुनिश्चित करते हैं कि ग्राहक प्रतिक्रिया को मार्केटिंग रणनीतियों में तेजी से शामिल किया जाए, जबकि एआई-संचालित वैयक्तिकरण यह सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक बातचीत व्यक्ति के अनुरूप हो। इससे न केवल ग्राहक संतुष्टि में सुधार होता है बल्कि ब्रांड और उसके ग्राहकों के बीच मजबूत संबंध भी बनते हैं।

स्केलेबल और कुशल अभियान
अंत में, एआई की स्वचालन क्षमताएं, जब एजाइल मार्केटिंग की पुनरावृत्त प्रकृति के साथ संयुक्त होती हैं, तो व्यवसायों को गुणवत्ता या दक्षता का त्याग किए बिना अपने विपणन प्रयासों को बढ़ाने की अनुमति मिलती है। अभियानों को न्यूनतम मैन्युअल हस्तक्षेप के साथ लॉन्च, समायोजित और विस्तारित किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि मार्केटिंग टीमें नियमित कार्यों में फंसने के बजाय नवाचार और रणनीतिक विकास पर ध्यान केंद्रित कर सकती हैं।

विपणन का भविष्य

4P की शुरूआत मार्केटिंग के इतिहास में एक परिवर्तनकारी क्षण था, जिसने एक संरचित ढांचा प्रदान किया जिसने दशकों तक व्यवसायों का मार्गदर्शन किया है। हालाँकि, जैसे-जैसे बाजार का माहौल विकसित हुआ है, वैसे-वैसे वे रणनीतियाँ भी विकसित हुई हैं जिन्हें व्यवसायों को सफल होने के लिए अपनाना चाहिए। एजाइल मार्केटिंग और AI-सहायता प्राप्त रणनीतियाँ इस विकास में अगले कदम का प्रतिनिधित्व करती हैं, जो आज की तेज़-तर्रार दुनिया में सफल होने के लिए आवश्यक लचीलापन, गति और सटीकता प्रदान करती हैं।

बिजनेस के छात्रों के लिए, प्री-4P मार्केटिंग से लेकर आज के एजाइल और AI-संचालित परिदृश्य तक की यात्रा को समझना आवश्यक है। 4P के पीछे के सिद्धांत प्रासंगिक बने हुए हैं, लेकिन उनके कार्यान्वयन ने तेजी से बदलते बाजार की मांगों को पूरा करने के लिए अनुकूलित किया है। 4P के मूलभूत तत्वों और एजाइल और AI द्वारा पेश की जाने वाली अभिनव तकनीकों को अपनाने से, आप आधुनिक मार्केटिंग की जटिलताओं और अवसरों को नेविगेट करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित होंगे।

जब आप व्यवसाय की दुनिया में प्रवेश करने की तैयारी कर रहे हों, तो याद रखें कि विपणन अब एक स्थिर प्रक्रिया नहीं रह गई है - यह एक गतिशील, निरंतर विकसित होने वाला अनुशासन है, जिसके लिए पारंपरिक सिद्धांतों की गहरी समझ और नई चुनौतियों का सामना करने के लिए अनुकूलन और नवाचार की इच्छा की आवश्यकता होती है।

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